English(EN) Deep Sets and event-level maximum-likelihood estimation for fast pile-up jet rejection at the ATLAS High Level Trigger

深度集合模型增强大型强子对撞机上的喷注拒绝 · 跟踪1个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-05 05:00

研究人员开发了DIPz，一种利用深度集合来改进高能物理实验中喷注拒绝的机器学习模型。该模型通过分析带电粒子轨迹来估计喷注的起源，并将这些预测组合成一个事件级的判别器。DIPz在大型强子对撞机第三次运行时部署，已成功将背景速率降低了50%以上，并将CPU消耗减少了约三分之一，从而增强了多喷注末态的选择。 AI

影响该模型在粒子物理学中的应用可以加速实时数据分析，并提高识别特定碰撞事件的效率。

排序理由这是一篇详细介绍用于物理学实验的新机器学习模型的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Mohammed Aboelela · 2026-11-05 05:00

用于ATLAS高能触发器中快速堆积喷注拒绝的深度集合和事件级最大似然估计

arXiv:2512.10819v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Multiple proton-proton interactions occur in the same bunch crossing at the LHC ("pile-up"), with the mean number of interactions per bunch crossing reaching up to about 60 in Run 3 and up to about 200 at the High-Luminosi…

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