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上传时间: 2020-03-29
详细说明：大型强对撞机越来越多地将机器学习技术应用于数据分析，尤其是在区分具有不同原始粒子的喷气机方面。 机器学习对喷气物理学的力量的先前研究通常采用图像识别，自然语言处理或计算机科学中已广泛开发的其他算法。 尽管这些研究显示出令人印象深刻的辨别力，通常超过了广泛使用的可观察物，但它们是以非建设性的方式制定的，尚不清楚机器正在学习哪些附加信息。 在本文中，我们建设性地研究了用于喷气物理学的机器学习，将喷气机中的所有信息表达到完全和最小地跨越N体相空间的可观测对象集上。 具体而言，我们研究了机器学习在识别QCD流程引发的Z玻色子的强化强子衰变中的应用。 我们的结果表明，仅通过考虑对4体（8维）相空间敏感的
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