Neural Scaling Laws for Jet Generation
本論文は粒子ジェット生成におけるニューラルスケーリング則を調査し、モデルサイズに対する対数スケーリングを確認するとともに、物理的精度の代理指標としての次のトークン予測損失を検証し、自己回帰学習における急速な飽和に起因するデータセットサイズおよび計算資源に対するスケーリング傾向の弱まりを観察する。
2183 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。
本論文は粒子ジェット生成におけるニューラルスケーリング則を調査し、モデルサイズに対する対数スケーリングを確認するとともに、物理的精度の代理指標としての次のトークン予測損失を検証し、自己回帰学習における急速な飽和に起因するデータセットサイズおよび計算資源に対するスケーリング傾向の弱まりを観察する。
本論文は、ニュートリノ望遠鏡における始動軌道事象の目に見える非弾性性を、既存のIceCubeデータと競合する感度を持ちながら天体ニュートリノのタウフレーバー含有量を統計的に測定するための補完的かつ即座に利用可能な手法として提案するものである。
本論文は、対準極限付近の特定の拡張スカラーセクターシナリオにおいて、高次元相互作用と抑制された混合が従来の崩壊モードを抑制し、LHC における新物理の主要な発見チャネルとして 2 つから 4 つのヒッグス粒子からなるマルチヒッグス最終状態を導き、単一スカラー実現と二重シングレット実現を区別する明確な運動学的特徴を可能にすることを提案する。
ベルル検出器で収集された1億200万個の崩壊と1億5800万個の崩壊のデータを用いて、研究者らは、、およびのダイバリオン状態の証拠を見出さず、それらの生成分岐比に対して–のレベルで90%信頼水準の上限値を初めて確立した。
本論文は、価クォーク部分子分布関数を再構成し、既存の理論的および現象論的決定と比較するために物理質量のひねり質量フェルミオンアンサンブルを用いて計算された、パイオンおよびカオンの非偏極部分子分布関数の最初の4つのメリンモーメントに対する格子QCDの結果を提示する。
本論文は SENSEI スキッパー CCD における偽電荷を特徴づけ、読み出し中の主要な背景源がシリアルレジスタであることを特定し、新たな「3 段階」クロッキング方式が単一電子密度を約 7 倍減少させることを実証する。
本論文は、高エネルギー物理学の機械学習アルゴリズムの構成を業界標準のONNX形式またはネイティブのPythonおよびC++コードに変換することにより、それらの安定した保存と将来の再現性を保証するように設計されたツールであるpetrifyMLパッケージを紹介する。
CERN の ProtoDUNE-SP 検出器のデータを用いて、本論文は、今後の DUNE 実験に不可欠なニュートリノ - アルゴン相互作用モデルに対する重要な制約条件を提供する、サブ GeV エネルギー領域における-Ar および-Ar 相互作用の全非弾性断面積の最初の測定結果を報告する。
本論文は、シングレット・ダブレット型ダークマターがマヨラナ粒子であると仮定することで、ディラック粒子の場合と比較して、残存密度と直接検出の両方において viable なパラメータ空間が大幅に拡大し、変換駆動過程を含めることでダークマター質量を最大 1750 GeV、混合角を最大 0.45 まで可能にすることを示す。
約 3 年にわたる ANAIS-112 と COSINE-100 の統合データに対するベイズモデル比較を用いた本研究は、ベイズ因子が正弦波モデルよりも一定の背景モデルを強く支持するため、暗黒物質に起因する年次変調信号の証拠は見つからなかったと結論づけた。