כתבה
arXiv cs.LG ·
סימולציה מהירה של BIB במאיץ מיון מואץ בעתיד
Fast BIB simulation at a future Muon Collider with generative machine learning
במאמר זה, פותחו דגמי למחקר ראשונים לסימולציה מהירה של BIB במאיץ מיון מואץ בעתיד, באמצעות למידת מכונה גנרטיבית.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.12054v1 Announce Type: cross Abstract: Beam-induced background (BIB) from muon decay products will be an overwhelming and unavoidable background at a future Muon Collider. In order to develop robust event reconstruction algorithms, we need large amounts of accurate BIB simulation to test on. BIB simulation is currently compute-limited: the simulated sample presently used for BIB overlay, which statistically represents approximately $10\%$ of a single unique event's worth of simulated BIB, requires on the order of $10^6$ HS23$\cdot$hours to generate and occupies approximately $100$ GB on disk. In this work, we develop the first machine learning models for fast BIB generation in tracking detectors. We consider two classes of architectures: a slower but higher-fidelity tabular diff
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית