仿射先验独立的神经展开程序
高能物理 - 唯象学
2025-07-22 v1 机器学习
高能物理 - 实验
摘要
机器学习允许在 LHC 中无需分箱即可在高维空间中进行展开。新方法 SPINUP 从神经网络编码的前向映射中提取展开分布，使其独立于来自模拟训练数据的先验。通过神经重要抽样实现高效性，可通过集成来估计前向过程中信息损失的效果。我们展示了 SPINUP 用于展开喷气流结构可观测量以及用于展开单体- Higgs 生产到夸克层级。
引用
@article{arxiv.2507.15084,
title = {Simulation-Prior Independent Neural Unfolding Procedure},
author = {Anja Butter and Theo Heimel and Nathan Huetsch and Michael Kagan and Tilman Plehn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.15084},
year = {2025}
}