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使用图神经网络在LHC处探测停止对的产生
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上传时间: 2020-04-18
详细说明:上排(停止)对于超对称(SUSY)的自然性起着至关重要的作用。 但是,在大型强子对撞机上寻找停站是一项艰巨的任务。 为了从庞大的大型强子对撞机数据中找出止点,已经发明了各种专家构造的运动学变量或前沿分析技术。 在本文中,我们建议将碰撞事件表示为事件图,并使用消息传递中性网络(MPNN)来分析事件。 作为概念验证,我们在大型强子对撞机中使用了我们的方法来搜索终止对,并发现我们的MPNN可以有效地区分信号和背景事件。 与其他机器学习方法(例如DNN)相比,MPNN可以将停止质量的质量范围提高几十个GeV,甚至超过一百个GeV。
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