English(EN) Likelihood-Based Unsupervised Anomaly Detection in CMS Dijet Events

新AI方法检测粒子碰撞数据中的异常

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-10 04:00

研究人员开发了一种新的无监督异常检测方法，用于粒子物理学中的喷注事件，使用了基于似然性的归一化流密度估计。该技术在大型强子对撞机CMS实验的高维数据上训练一个归一化流模型，以学习标准模型背景。在此模型下似然性得分低的事件被标记为潜在异常，在本研究中，这些异常显示出喷注子结构和事件拓扑的偏差，而不是一个明显的质量峰值。 AI

影响这项研究展示了归一化流在能量物理学异常检测方面的新颖应用，可能为发现超出标准模型的新物理学提供新工具。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Bhavishya Chebrolu (VIT-AP University, Amaravati, India), Hitesh Rasineni (VIT-AP University, Amaravati, India), Prajwal Aaryan Immadi (VIT-AP University, Amaravati, India) · 2026-09-10 04:00

CMS 喷注事件中的基于似然的无监督异常检测

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