PulseAugur
中
实时 05:44:14
English(EN) Machine Can Automatically Discover Parametric Functions to Model HEP Data

符号回归自动化高能物理数据函数发现

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新的符号回归方法，可以自动发现用于模拟高能物理 (HEP) 数据的参数函数。这种方法自动化了以前手动和直观的数据分析函数查找过程。为高能物理用例设计的 SymbolFit 包已在 CMS 和 ATLAS Run 2 喷注谱上进行了演示，成功生成了许多能很好拟合数据的函数，甚至重新发现了已发表搜索中使用的函数。 AI

影响 自动化科学研究中的复杂数据建模，可能加速高能物理等领域的发现。

排序理由 该集群描述了在 arXiv 论文中提出的一种用于科学数据分析的新方法和软件包。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.LG 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

符号回归自动化高能物理数据函数发现

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ho Fung Tsoi, Dylan Rankin, Cecile Caillol, Miles Cranmer, Sridhara Dasu, Javier Duarte, Philip Harris, Elliot Lipeles ·

    机器可自动发现参数函数以模拟高能物理数据

    arXiv:2607.19750v1 Announce Type: cross Abstract: In HEP data analyses, finding an adequate function to model binned data has largely relied on a manual process: guess a functional form by intuition, fit, examine, then repeat until successful. We show that this iterative process …

相关实体

相关话题