?
Simulating the time projection chamber responses at the MPD detector using generative adversarial networks
The European Physical Journal C - Particles and Fields. 2021. Vol. 81. Article 599.
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
Ключевые слова: машинное обучениеmachine learningdeep learninghigh energy physicsфизика высоких энергийглубокое обучениеgenerative adversarial networksгенеративные состязательные модели
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Рогачев А. И., Ратников Ф. Д., Journal of Physics: Conference Series 2023 Vol. 2438 Article 012086
Добавлено: 12 мая 2023 г.
V.Belavin, A.Filatov, A.Ustyuzhanin и др., Journal of Physics: Conference Series 2018 Vol. 1085 No. 4 P. 042025-1–042025-6
Добавлено: 8 декабря 2017 г.
A Maevskiy, D Derkach, N Kazeev и др., Journal of Physics: Conference Series 2020 Vol. 1525 No. 012097 P. 1–6
Добавлено: 27 июля 2020 г.
Али С., Рыжиков А. С., Деркач Д. А. и др., Moscow University Physics Bulletin. Physics series 2024 Vol. 6
В области физики высоких энергий долговечность калориметров имеет первостепенное значение. В нашем исследовании представлена стратегия глубокого обучения для улучшения процесса калибровки калориметров, используемых в экспериментах по физике высоких энергий. В работе изучена и представлена методология, вдохновленная генеративно-состязательных сетей Васерштейна, способная эффективно устранять рассогласование данных калориметра, возникающее из-за старения или других факторов. Используя расстояние Васерштейна для ...
Добавлено: 7 ноября 2024 г.
Рыжиков А. С., Устюжанин А. Е., Journal of Physics: Conference Series 2018 Vol. 1085 P. 1–6
Добавлено: 11 декабря 2017 г.
M. Borisyak, N. Kazeev, Journal of Instrumentation 2019 Vol. 14 No. 08 P. 1–8
Добавлено: 20 августа 2019 г.
Рогачев А. И., Ратников Ф. Д., Computing and Software for Big Science 2024 Vol. 8 No. 1 Article 12
In this paper, we explore the use of Generative Adversarial Networks (GANs) to speed up the simulation process while ensuring that the generated results are consistent in terms of physics metrics. Our main focus is the application of spectral normalization for GANs to generate electromagnetic calorimeter (ECAL) response data, which is a crucial component of ...
Добавлено: 2 июля 2024 г.
Influence of anisotropy on the study of critical behavior of spin models by machine learning methods
Суховерхова Д. Д., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2024. No. 2410.14523.
...
Добавлено: 21 октября 2024 г.
Добавлено: 4 ноября 2024 г.
Добавлено: 20 апреля 2021 г.
Amrouche S., Basara L., Emeliyanov D. и др., Computing and Software for Big Science 2023 Vol. 7 No. 1 Article 1
Добавлено: 29 ноября 2023 г.
Computational methods to predict Z-DNA regions are in high demand to understand the functional role of Z-DNA. The previous state-of-the-art method Z-Hunt is based on statistical mechanical and energy considerations about B- to Z-DNA transition using sequence information. Z-DNA CHiP-seq experiment results showed little overlap with Z-Hunt predictions implying that sequence information only is not ...
Добавлено: 11 декабря 2020 г.
Рогачев А. И., Ратников Ф. Д., EPJ Web of Conferences 2024 Vol. 295 Article 09007
Добавлено: 20 мая 2024 г.
Piscataway: IEEE, 2020.
Добавлено: 15 октября 2020 г.
Чертенков В. И., Щур Л. Н., Journal of Physics: Conference Series 2021 Vol. 1740 P. 1–5
Добавлено: 19 февраля 2021 г.
Борисяк М. А., Казеев Н. А., Journal of Physics: Conference Series 2020 Vol. 1525 Article 012088
Добавлено: 5 октября 2021 г.
Ратников Ф. Д., Viktoria Chekalina, Journal of Physics: Conference Series 2018 Vol. 1085 P. 1–5
Добавлено: 18 октября 2018 г.
Гремячих Л. И., Устюжанин А. Е., Станкевич А. и др., / Series 2110.08626 "Machine Learning". 2021.
В статье рассматривается проблема получения модели скорости для сложной среды на основе граничных измерений. Для описания среды используется акустическая модель. Мы использовали открытый набор данных распределений скоростей для прямого сравнения представленных результатов с предыдущими работами. Прямое моделирование выполняется с использованием сеточно-характеристического численного метода. Обратная задача решается с помощью глубоких сверточных нейронных сетей. Предложены модификации базовой ...
Добавлено: 24 мая 2022 г.
Белавин В. С., Устюжанин А. Е., Journal of Physics: Conference Series 2020 P. 1–7
Добавлено: 31 октября 2019 г.
Добавлено: 17 сентября 2020 г.
The LHCb C., Болдырев А. С., Деркач Д. А. и др., Journal of High Energy Physics 2020 Vol. 2020 No. 6 Article 110
Добавлено: 17 сентября 2020 г.
Aaij R., Beteta C. A., Болдырев А. С. и др., Journal of High Energy Physics 2020 Vol. 2020 No. 8 Article 123
Добавлено: 17 сентября 2020 г.