العودة إلى البحث

التعرف على الجسيمات الثقيلة والحيوية والمتحللة هادرونيًا باستخدام تقنيات التعلم الآلي

العنوان	التعرف على الجسيمات الثقيلة والحيوية والمتحللة هادرونيًا باستخدام تقنيات التعلم الآلي
المؤلف	سيرونيان، أ.م.، إيشيلداك، بورا
تاريخ النشر:	2020-06
مكان النشر	- IOP للنشر
الموضوع	أداء أنظمة الكشف الكبيرة، والتعرف على الأنماط، وإيجاد الكتلة، وطرق المعايرة والتركيب
النوع	دورية
اللغة	الإنجليزية
رقمي	نعم
مخطوط	لا
المكتبة:	جامعة اوزيجين
معرف أصل المكتبة	1748-0221
رقم السجل	8befe144-f774-48ed-8d64-820d982554d7
موقع المكتبة	العلوم الطبيعية والرياضية
التاريخ	2020-06
ملاحظات	BMBWF وFWF (النمسا)؛ FNRS وFWO (بلجيكا)؛ CNPq، وCAPES، وFAPERJ، وFAPERGS، وFAPESP (البرازيل)؛ مس (بلغاريا)؛ سيرن؛ CAS، وMoST، وNSFC (الصين)؛ كولسينسياس (كولومبيا)؛ MSES وCSF (كرواتيا)؛ الجبهة الوطنية الرواندية (قبرص)؛ سنسيت (الإكوادور)؛ MoER، وERC IUT، وPUT، وERDF (إستونيا)؛ أكاديمية فنلندا، MEC، وHIP (فنلندا)؛ CEA وCNRS/IN2P3 (فرنسا)؛ BMBF، DFG، وHGF (ألمانيا)؛ GSRT (اليونان)؛ NKFIA (المجر)؛ دبي لصناعات الطيران والتوقيت الصيفي (الهند)؛ آي بي إم (إيران)؛ SFI (أيرلندا)؛ INFN (إيطاليا)؛ MSIP وNRF (جمهورية كوريا)؛ إم إي إس (لاتفيا)؛ جامعة الدول العربية (ليتوانيا)؛ وزارة التربية والتعليم وUM (ماليزيا)؛ BUAP، وCINVESTAV، وCONACYT، وLNS، وSEP، وUASLP-FAI (المكسيك)؛ موس (الجبل الأسود)؛ مبي (نيوزيلندا)؛ الهيئة الباكستانية للطاقة (باكستان)؛ MSHE وNSC (بولندا)؛ FCT (البرتغال)؛ جينر (دوبنا) ؛ MON، وRosAtom، وRAS، وRFBR، وNRC KI (روسيا)؛ MESTD (صربيا) ؛ SEIDI، CPAN، PCTI، وFEDER (إسبانيا)؛ موستر (سريلانكا)؛ وكالات التمويل السويسرية (سويسرا)؛ إم إس تي (تايبيه)؛ ThEPCenter، وIPST، وSTAR، وNSTDA (تايلاند)؛ توبيتاك وتايك (تركيا)؛ ناسو (أوكرانيا)؛ STFC (المملكة المتحدة)؛ وزارة الطاقة وجبهة الخلاص الوطني (الولايات المتحدة الأمريكية). تلقى الأفراد الدعم من برنامج ماري كوري ومجلس البحوث الأوروبي ومنحة Horizon 2020، العقد رقم 675440، و752730، و765710 (الاتحاد الأوروبي)؛ مؤسسة ليفنتيس؛ مؤسسة إيه بي سلون؛ مؤسسة ألكسندر فون هومبولت؛ المكتب الفيدرالي البلجيكي لسياسة العلوم؛ صندوق التدريب والبحوث في الصناعة والزراعة (FRIA-بلجيكا)؛ وكالة الابتكار في مجال العلوم والتكنولوجيا (IWT-بلجيكا)؛ F.R.S.-FNRS andFWO (بلجيكا) في إطار مشروع "التميز في ScienceEOS" -be.h n. 30820817; لجنة العلوم والتكنولوجيا لبلدية بكين، رقم Z191100007219010؛ وزارة التعليم والشباب والرياضة (MEYS) في جمهورية التشيك؛ Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) في إطار استراتيجية التميز الألمانية -EXC 2121 "Quantum Universe" -390833306؛ برنامج Lendulet ("Momentum") ومنحة Janos Bolyai البحثية التابعة لأكاديمية العلوم المجرية، وبرنامج التميز الوطني الجديد UNKP، والمنح البحثية NKFIA 123842، 123959، 124845، 124850، 1251، 125، 1278، 1287 و129058 (المجر)؛ مجلس العلوم والبحوث الصناعية، الهند؛ برنامج HOMING PLUS التابع لمؤسسة العلوم البولندية، بتمويل مشترك من الاتحاد الأوروبي، صندوق التنمية الإقليمية، برنامج Mobility Plus التابع لوزارة العلوم والتعليم العالي، المركز الوطني للعلوم (بولندا)، يتعاقد مع Harmonia 2014/14/M/ST2/00428، Opus 2014/B/ST2/2433، 2014/15/B/ST2/03998، و 2015/19/B/ST2/02861، سوناتا-حافلة 2012/07/E/ST2/01406؛ وبرنامج الأولويات الوطنية للبحث العلمي التابع للصندوق القطري لرعاية البحث العلمي؛ وزارة العلوم والتعليم، المنحة رقم. 14.W03.31.0026 (روسيا)؛ وبرنامج تعزيز القدرة التنافسية لجامعة تومسك بوليتكنيك ومشروع "ناوكا" FSWW-2020-0008 (روسيا)؛ برنامج الدولة لتعزيز البحث العلمي والتقني المتميز ماريا دي مايزتو، منحة MDM-20150509 وبرنامج سيفيرو أوتشوا لإمارة أستورياس؛ وبرامج Thalis وAristeia التي يشترك في تمويلها صندوق الاتحاد الأوروبي-صندوق البيئة الاجتماعي وصندوق NSRF اليوناني؛ وصندوق Rachadapisek Sompot لزمالة ما بعد الدكتوراه، وجامعة شولالونغكورن وأكاديمية شولالونغكورن في مشروع تطوير مشروع القرن الثاني (تايلاند)؛ مؤسسة كافلي؛ شركة نفيديا؛ شركة سوبرمايكرو؛ مؤسسة ويلش، العقد C-1845؛ ومؤسسة ويستون هافينز (الولايات المتحدة الأمريكية).
نص عينة	يتم استكشاف تقنيات التعلم الآلي (ML) لتحديد وتصنيف الانحلال الهادروني لبوزونات W/Z/Higgs المعززة بدرجة عالية من لورنتز والكواركات العلوية. تم أيضًا تقييم التقنيات التي لا تحتوي على تعلم الآلة وتم تضمينها للمقارنة. يتم تمييز أداء تحديد الهوية لمجموعة متنوعة من الخوارزميات في أحداث محاكاة ومقارنتها مباشرة بالبيانات. يتم التحقق من صحة الخوارزميات باستخدام بيانات تصادم بروتون-بروتون عند الجذر S = 13 TeV، وهو ما يتوافق مع لمعان متكامل قدره 35.9 fb(-1). يتم تقييم حالات عدم اليقين المنهجية من خلال مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام بيانات المحاكاة والاصطدام. توفر التقنيات الجديدة التي تمت دراستها في هذه الورقة تحسينات كبيرة في الأداء مقارنة بالتقنيات غير المتعلقة بالتعلم الآلي، مما يقلل من معدل الخلفية بما يصل إلى مستوى من الحجم بنفس كفاءة الإشارة.
DOI	10.1088/1748-0221/15/06/P06005
Cilt	15

عرض في المصدر جامعة اوزيجين جامعة اوزيجين - محرك بحث المخطوطات العثمانية

جامعة اوزيجين

التعرف على الجسيمات الثقيلة والحيوية والمتحللة هادرونيًا باستخدام تقنيات التعلم الآلي

المؤلف سيرونيان، أ.م.، إيشيلداك، بورا

تاريخ النشر 2020-06

مكان النشر - IOP للنشر

الموضوع أداء أنظمة الكشف الكبيرة، والتعرف على الأنماط، وإيجاد الكتلة، وطرق المعايرة والتركيب

النوع دورية

اللغة الإنجليزية

رقمي نعم

مخطوط لا

المكتبة جامعة اوزيجين

معرف أصل المكتبة 1748-0221

رقم السجل 8befe144-f774-48ed-8d64-820d982554d7

موقع المكتبة العلوم الطبيعية والرياضية

التاريخ 2020-06

ملاحظات BMBWF وFWF (النمسا)؛ FNRS وFWO (بلجيكا)؛ CNPq، وCAPES، وFAPERJ، وFAPERGS، وFAPESP (البرازيل)؛ مس (بلغاريا)؛ سيرن؛ CAS، وMoST، وNSFC (الصين)؛ كولسينسياس (كولومبيا)؛ MSES وCSF (كرواتيا)؛ الجبهة الوطنية الرواندية (قبرص)؛ سنسيت (الإكوادور)؛ MoER، وERC IUT، وPUT، وERDF (إستونيا)؛ أكاديمية فنلندا، MEC، وHIP (فنلندا)؛ CEA وCNRS/IN2P3 (فرنسا)؛ BMBF، DFG، وHGF (ألمانيا)؛ GSRT (اليونان)؛ NKFIA (المجر)؛ دبي لصناعات الطيران والتوقيت الصيفي (الهند)؛ آي بي إم (إيران)؛ SFI (أيرلندا)؛ INFN (إيطاليا)؛ MSIP وNRF (جمهورية كوريا)؛ إم إي إس (لاتفيا)؛ جامعة الدول العربية (ليتوانيا)؛ وزارة التربية والتعليم وUM (ماليزيا)؛ BUAP، وCINVESTAV، وCONACYT، وLNS، وSEP، وUASLP-FAI (المكسيك)؛ موس (الجبل الأسود)؛ مبي (نيوزيلندا)؛ الهيئة الباكستانية للطاقة (باكستان)؛ MSHE وNSC (بولندا)؛ FCT (البرتغال)؛ جينر (دوبنا) ؛ MON، وRosAtom، وRAS، وRFBR، وNRC KI (روسيا)؛ MESTD (صربيا) ؛ SEIDI، CPAN، PCTI، وFEDER (إسبانيا)؛ موستر (سريلانكا)؛ وكالات التمويل السويسرية (سويسرا)؛ إم إس تي (تايبيه)؛ ThEPCenter، وIPST، وSTAR، وNSTDA (تايلاند)؛ توبيتاك وتايك (تركيا)؛ ناسو (أوكرانيا)؛ STFC (المملكة المتحدة)؛ وزارة الطاقة وجبهة الخلاص الوطني (الولايات المتحدة الأمريكية). تلقى الأفراد الدعم من برنامج ماري كوري ومجلس البحوث الأوروبي ومنحة Horizon 2020، العقد رقم 675440، و752730، و765710 (الاتحاد الأوروبي)؛ مؤسسة ليفنتيس؛ مؤسسة إيه بي سلون؛ مؤسسة ألكسندر فون هومبولت؛ المكتب الفيدرالي البلجيكي لسياسة العلوم؛ صندوق التدريب والبحوث في الصناعة والزراعة (FRIA-بلجيكا)؛ وكالة الابتكار في مجال العلوم والتكنولوجيا (IWT-بلجيكا)؛ F.R.S.-FNRS andFWO (بلجيكا) في إطار مشروع "التميز في ScienceEOS" -be.h n. 30820817; لجنة العلوم والتكنولوجيا لبلدية بكين، رقم Z191100007219010؛ وزارة التعليم والشباب والرياضة (MEYS) في جمهورية التشيك؛ Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) في إطار استراتيجية التميز الألمانية -EXC 2121 "Quantum Universe" -390833306؛ برنامج Lendulet ("Momentum") ومنحة Janos Bolyai البحثية التابعة لأكاديمية العلوم المجرية، وبرنامج التميز الوطني الجديد UNKP، والمنح البحثية NKFIA 123842، 123959، 124845، 124850، 1251، 125، 1278، 1287 و129058 (المجر)؛ مجلس العلوم والبحوث الصناعية، الهند؛ برنامج HOMING PLUS التابع لمؤسسة العلوم البولندية، بتمويل مشترك من الاتحاد الأوروبي، صندوق التنمية الإقليمية، برنامج Mobility Plus التابع لوزارة العلوم والتعليم العالي، المركز الوطني للعلوم (بولندا)، يتعاقد مع Harmonia 2014/14/M/ST2/00428، Opus 2014/B/ST2/2433، 2014/15/B/ST2/03998، و 2015/19/B/ST2/02861، سوناتا-حافلة 2012/07/E/ST2/01406؛ وبرنامج الأولويات الوطنية للبحث العلمي التابع للصندوق القطري لرعاية البحث العلمي؛ وزارة العلوم والتعليم، المنحة رقم. 14.W03.31.0026 (روسيا)؛ وبرنامج تعزيز القدرة التنافسية لجامعة تومسك بوليتكنيك ومشروع "ناوكا" FSWW-2020-0008 (روسيا)؛ برنامج الدولة لتعزيز البحث العلمي والتقني المتميز ماريا دي مايزتو، منحة MDM-20150509 وبرنامج سيفيرو أوتشوا لإمارة أستورياس؛ وبرامج Thalis وAristeia التي يشترك في تمويلها صندوق الاتحاد الأوروبي-صندوق البيئة الاجتماعي وصندوق NSRF اليوناني؛ وصندوق Rachadapisek Sompot لزمالة ما بعد الدكتوراه، وجامعة شولالونغكورن وأكاديمية شولالونغكورن في مشروع تطوير مشروع القرن الثاني (تايلاند)؛ مؤسسة كافلي؛ شركة نفيديا؛ شركة سوبرمايكرو؛ مؤسسة ويلش، العقد C-1845؛ ومؤسسة ويستون هافينز (الولايات المتحدة الأمريكية).

نص عينة يتم استكشاف تقنيات التعلم الآلي (ML) لتحديد وتصنيف الانحلال الهادروني لبوزونات W/Z/Higgs المعززة بدرجة عالية من لورنتز والكواركات العلوية. تم أيضًا تقييم التقنيات التي لا تحتوي على تعلم الآلة وتم تضمينها للمقارنة. يتم تمييز أداء تحديد الهوية لمجموعة متنوعة من الخوارزميات في أحداث محاكاة ومقارنتها مباشرة بالبيانات. يتم التحقق من صحة الخوارزميات باستخدام بيانات تصادم بروتون-بروتون عند الجذر S = 13 TeV، وهو ما يتوافق مع لمعان متكامل قدره 35.9 fb(-1). يتم تقييم حالات عدم اليقين المنهجية من خلال مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام بيانات المحاكاة والاصطدام. توفر التقنيات الجديدة التي تمت دراستها في هذه الورقة تحسينات كبيرة في الأداء مقارنة بالتقنيات غير المتعلقة بالتعلم الآلي، مما يقلل من معدل الخلفية بما يصل إلى مستوى من الحجم بنفس كفاءة الإشارة.

DOI 10.1088/1748-0221/15/06/P06005

Cilt 15