Deep learning for jet modification in the presence of the QGP background
Dit onderzoek toont aan dat dynamische grafische convolutionele neurale netwerken (DGCNNs) op deeltjeswolken, in tegenstelling tot beeldgebaseerde CNNs, de energieverlies van jets in het QGP-mediüm nauwkeurig kunnen voorspellen zelfs onder realistische omstandigheden met achtergrondruis en na achtergrondreductie.