利用直接扩散方法开启离壳模拟
高能物理 - 唯象学
2024-08-27 v3
摘要
大型 LHC 背景中的离壳效应对精确预言至关重要，同时难以模拟。我们提出了一种基于扩散神经网络的高维分布变换新方法，并利用它将具有离壳运动学的过程从简单得多的壳上过程生成出来。应用于顶夸克对产生在 LO 的玩具例子，我们展示了该方法如何快速且精确地生成离壳构型，同时还能再现即便具有挑战性的壳上特征。
引用
@article{arxiv.2311.17175,
title = {Kicking it Off(-shell) with Direct Diffusion},
author = {Anja Butter and Tomas Jezo and Michael Klasen and Mathias Kuschick and Sofia Palacios Schweitzer and Tilman Plehn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.17175},
year = {2024}
}