半可见喷注、基于能量的模型与自监督学习
高能物理 - 唯象学
2025-02-07 v4
摘要
我们提出 DarkCLR，一种用于在 LHC 上探测半可见喷注的新框架。DarkCLR 采用自监督对比学习方法，构建对相关变换近似不变的观测量。我们利用背景增强数据创建敏感表示，并使用受 CLR 启发的异常分数和归一化自编码器作为密度估计器来评估这些表示。我们的结果显示，DarkCLR 对广泛的半可见喷注具有显著灵敏度，且比在特定信号上训练的监督分类器更稳健。
引用
@article{arxiv.2312.03067,
title = {Semi-visible jets, energy-based models, and self-supervision},
author = {Luigi Favaro and Michael Krämer and Tanmoy Modak and Tilman Plehn and Jan Rüschkamp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.03067},
year = {2025}
}
备注
18 pages, 6 figures, journal version