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带自动微分的拒绝采样——案例研究：拟合一个强子化模型

高能物理 - 唯象学 2024-12-09 v2 高能物理 - 实验

作者: Nick Heller , Phil Ilten , Tony Menzo , Stephen Mrenna , Benjamin Nachman , Andrzej Siodmok , Manuel Szewc , Ahmed Youssef

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摘要

我们提出了一种可自动微分的拒绝采样算法，称为带自动微分的拒绝采样（RSA）。结合重加权，我们证明 RSA 可用于高效的参数估计和模型探索。此外，该方法促进了无箱基于机器学习的观测量的使用，允许进行更精确的、数据驱动的拟合。为了展示这些能力，我们将基于 RSA 的参数拟合应用于一个简化的强子化模型。

关键词

拒绝采样自动微分强子化模型参数估计无箱观测量机器学习

引用

@article{arxiv.2411.02194,
  title  = {Rejection Sampling with Autodifferentiation - Case study: Fitting a Hadronization Model},
  author = {Nick Heller and Phil Ilten and Tony Menzo and Stephen Mrenna and Benjamin Nachman and Andrzej Siodmok and Manuel Szewc and Ahmed Youssef},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2411.02194},
  year   = {2024}
}

备注

12 pages, 5 figures