Speaker
Description
Для процесса одиночного рождения топ-кварка в рамках "упрощенной модели" со скалярным медиатором темной материи была получена новая переменная на основе угловых корреляций, для правильного восстановления которой требуется разделение вкладов двух нерегистрируемых частиц: нейтрино и медиатора. В данной работе анализируются различные подходы машинного обучения к восстановлению импульсов данных частиц. Проведено сравнение результатов, полученных при помощи многослойного перцептрона, а также архитектур Normalizing Flows. Нейронные сети на основе Normalizing Flows, представленные в данной работе, показывают высокое качество реконструкции целевой переменной, и могут быть использованы для анализа данных с коллайдера при применении процедуры unfolding-а для восстановления зависимостей на партонном уровне.
| Тематическая секция | Физика за пределами Стандартной модели |
|---|
