Real-time lepton identification at LHCb in Run 3 using Lipschitz neural networks
本論文では、LHCb Run 3のソフトウェアトリガー用にGPU上に展開されたリプシッツ制約付きニューラルネットワークを提示し、厳格なスループットおよびメモリ制約を満たしつつ、リアルタイムでのミューオンおよび電子の識別効率と背景事象の除去能の向上を実現している。
2160 件の論文
「Hep-Ex」は、素粒子物理学の最前線にある加速器実験の分野を指します。大型加速器で衝突させた粒子の振る舞いを詳しく調べることで、宇宙の根本的な法則や物質の成り立ちを探求する研究です。
Gist.Science は、arXiv から公開されるこの分野の最新プレプリントをすべて網羅的に処理し、専門知識がなくても読める平易な解説と、技術的な詳細を両方備えた要約を提供しています。
以下に、Hep-Ex 分野の最新論文リストを掲載します。
本論文では、LHCb Run 3のソフトウェアトリガー用にGPU上に展開されたリプシッツ制約付きニューラルネットワークを提示し、厳格なスループットおよびメモリ制約を満たしつつ、リアルタイムでのミューオンおよび電子の識別効率と背景事象の除去能の向上を実現している。
本論文は、項に加えての寄与を組み込むことにより、2体チャーム・反チャームバリオン崩壊を再検討し、これらのCKM抑制された振幅が遷移において著しく増強されること、およびのような特定のチャネルの崩壊率を大幅に増加させ得ることを示している。
本研究は、QCD二点関数和則を用いて、高温かつ高密度な媒質中において、メソンの質量および崩壊定数が、温度またはバリオン化学ポテンシャルの上昇に伴い、一度は極大値に達した後、反対のパラメータが増大するにつれてより低い閾値へとシフトしながら最終的に消失するという現象を定量的に解析している。
本論文は、10 TeVのミューオン衝突型加速器における精密ヒッグス粒子測定の予測感度のレビューを提示するものであり、10 ab⁻¹の積分輝度があれば、MUSIC検出器の詳細なシミュレーションを通じて、主要な生成断面積における1%未満の精度、19 MeVの精度でのヒッグス質量、および5%の精度での三次のヒッグス自己結合の決定を、当該施設が達成可能であることを示している。
本論文は、ミリチャージ粒子の探索に向けて、カスケード接続されたDRS4チップを利用することで高速かつ低ノイズな単一光電子検出と複数チャネル間での精密なタイミング同期を実現した、J-PARCにおけるSUBMET実験のための専用データ収集システムの設計および性能検証について述べるものである。
本論文は、炭素12のデータで事前学習された深層ニューラルネットワークに転移学習を適用することで、様々な原子核における包含的電子・原子核断面積に対する堅牢でデータ駆動型のモデルの構築に成功しており、それらは既存の現象論的モデルを凌駕するとともに、ファインチューニングの深さ、データの可用性、および運動学的範囲の影響を系統的に分析している。
この論文は、ラピディティスペクトル、収量依存性、横偏極、およびカオン生成におけるアイソスピン対称性の破れの証拠を含む、様々な衝突系における強相互作用の研究を網羅した、CERNのNA61/SHINE実験による最近の結果を要約するものである。
NOvAコラボレーションは、ニュートリノおよび反ニュートリノを濃縮したサンプルを用いた、能動的ニュートリノからステライル・ニュートリノへの振動に関する初のデュアル・ベースライン探索の結果を報告しており、ステライル・ニュートリノの証拠は見出されず、IceCubeによって以前に許容されていた領域の大部分を含むパラメータ領域を排除した。
本論文は、新しい可視化ドライバ(G4XR)を利用して、ヘッドセットやハンドコントローラーを通じた粒子相互作用、トラック、およびイベントの時系列の没入型かつインタラクティブな3D探索を可能にする、Geant4ツールキットのバーチャルリアリティ拡張機能であるG4VRを紹介するものである。
本論文は、LUX-ZEPLIN実験によって観測された高エネルギー核反跳候補が、ボソンを介したスピン依存散乱を行うシングレット・ダブルット・マヨラナ暗黒物質によって説明可能であることを提案しており、このシナリオは、熱的残存量制約を満たし、ヒッグス・ブラインドスポットを通じて低エネルギー背景事象の制限を回避すると同時に、太陽ニュートリノ探索による検証可能性を維持している。