利用 Exa.TrkX 流水线重建大半径径迹
仪器与探测器
2023-03-01 v1 高能物理 - 实验
高能物理 - 唯象学
数据分析、统计与概率
摘要
在大型强子对撞机（LHC）和高亮度 LHC 上，粒子径迹重建是一项具有挑战性的模式识别任务。基于卡尔曼滤波等传统算法在重建来自碰撞点的prompt径迹方面表现出色。然而，它们需要专门的配置和额外的计算时间来高效重建远离碰撞点产生的大半径径迹。我们为 HL-LHC 开发了一种端到端的基于机器学习的径迹查找算法，即 Exa.TrkX 流水线。该流水线被设计为与全局径迹位置无关。本文中，我们研究了 Exa.TrkX 流水线查找大半径径迹的性能。使用事件中所有径迹进行训练，该流水线同时以高效率重建 prompt 径迹和大半径径迹。Exa.TrkX 流水线提供的这一新能力可能使我们能够实时搜索新物理。
引用
@article{arxiv.2203.08800,
title = {Reconstruction of Large Radius Tracks with the Exa.TrkX pipeline},
author = {Chun-Yi Wang and Xiangyang Ju and Shih-Chieh Hsu and Daniel Murnane and Paolo Calafiura and Steven Farrell and Maria Spiropulu and Jean-Roch Vlimant and Adam Aurisano and V Hewes and Giuseppe Cerati and Lindsey Gray and Thomas Klijnsma and Jim Kowalkowski and Markus Atkinson and Mark Neubauer and Gage DeZoort and Savannah Thais and Alexandra Ballow and Alina Lazar and Sylvain Caillou and Charline Rougier and Jan Stark and Alexis Vallier and Jad Sardain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.08800},
year = {2023}
}
备注
5 pages, 3 figures. Proceedings of 20th International Workshop on Advanced Computing and Analysis Techniques in Physics Research