如何用 GAN 进行事件相减
高能物理 - 唯象学
2020-12-02 v4
摘要
在 LHC 模拟与分析中，事件样本相减是常见任务，而标准方案往往效率低下。我们采用生成对抗网络(GAN)来产生具有对应于相加或相减输入样本的相空间分布的新事件样本。我们首先以一个玩具例子说明此类网络如何战胜训练数据的统计限制。然后我们展示此类网络如何用于在无权重的 4-矢量事件层次上相减背景事件或包含非局域共线相减事件。
引用
@article{arxiv.1912.08824,
title = {How to GAN Event Subtraction},
author = {Anja Butter and Tilman Plehn and Ramon Winterhalder},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.08824},
year = {2020}
}
备注
16 pages, 7 figures