用于LHC全事件模拟的粒子生成对抗网络及其在pileup描述中的应用
高能物理 - 实验
2020-07-22 v1 高能物理 - 唯象学
摘要
我们研究如何利用生成对抗网络（GAN）生成LHC质子碰撞的粒子四动量列表，从而定义一种可摆脱典型探测器几何不规则性的生成模型。作为应用示例，我们展示了此类架构如何用作LHC寄生碰撞（pileup）的生成器。我们提出两种生成事件的方法：无条件生成器以及以缺失横能量为条件的生成器。我们在真实的LHC数据分析环境中评估生成性能，并应用了pileup抑制算法。
引用
@article{arxiv.1912.02748,
title = {Particle Generative Adversarial Networks for full-event simulation at the LHC and their application to pileup description},
author = {Jesus Arjona Martinez and Thong Q Nguyen and Maurizio Pierini and Maria Spiropulu and Jean-Roch Vlimant},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.02748},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 5 figures. To be appeared in Proceedings of the 19th International Workshop on Advanced Computing and Analysis Techniques in Physics Research