机器学习在 FAIR 的 CBM 实验中 $\mathbf{\Lambda}$ 超子重建的应用
仪器与探测器
2022-02-16 v1 核实验
摘要
FAIR 的压缩重子物质（CBM）实验将研究高净重子密度区域的 QCD 相图。奇异重子（如产额最丰富的 超子）的增强产生可标志 QCD 物质向新相的过渡。本文给出了 CBM 通过 超子衰变为质子与 来重建 超子的性能。衰变拓扑重建在 Particle-Finder Simple（PFSimple）软件包中实现，并采用机器学习算法高效筛选衰变事件，获得高信号本底比。
引用
@article{arxiv.2109.02435,
title = {Machine Learning Application for $\mathbf{\Lambda}$ Hyperon Reconstruction in CBM at FAIR},
author = {Shahid Khan and Viktor Klochkov and Olha Lavoryk and Oleksii Lubynets and Ali Imdad Khan and Andrea Dubla and Ilya Selyuzhenkov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.02435},
year = {2022}
}