Разработка и исследование нейросетевых алгоритмов быстрой реконструкции треков частиц
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
Работа посвящена разработке эффективных методов решения задачи восстановления треков (траекторий движения) частиц, порождаемых столкновением ускоренных заряженных частиц или атомных ядер с неподвижной мишенью. Важными свойствами данной задачи являются: необходимость её решения в режиме реального времени; большие объёмы обрабатываемых данных; значительный уровень зашумлённости этих данных, обусловленный особенностями устройства трековых детекторов. Для решения поставленной задачи предлагается три метода: на основе преобразования Хафа, с использованием технологии самоорганизующихся карт Кохонена и графовых нейронных сетей. Приводятся результаты численного исследования предложенных методов при решении модельной задачи трекинга частиц.
Скачивания
Информация о статье
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Библиографические ссылки
Review of Particle Physics / S. Navas, C. Amsler, T. Gutsche [и др.] // Physical Review D. – 2024. – Т. 110, № 3. – С. 030001. – DOI: 10.1103/PhysRevD.110.030001.
Kobayashi T. Experimental verification of the standard model of particle physics // Proceedings of the Japan Academy, Series B. – 2021. – Т. 97, № 5. – С. 211–235. – DOI: 10.2183/pjab.97.013.
Shiltsev V., Zimmermann F. Accelerator Physics of Colliders // Review of Particle Physics. 2024. – Т. 110, № 3. – С. 030001. – DOI: 10.1103/PhysRevD.110.030001.
Tracking Detectors / R. Fruhwirth, M. Regler, R. K.Bock [и др.] // Particle Physics Reference Library. Springer, 2021. – С. 1–56. – DOI: 10.1007/978-3-030-65771-0_1.
Gligorov V. V., Rekovic V. Review of real-time data processing for collider experiments // European Physical Journal Plus. – 2023. – Т. 138. – С. 1005. – DOI: 10.1140/epjp/s13360-023-04599-6.
BM@N experiment – BM@N : [официальный сайт]. – BM@N, 2025. – URL: https://bmn.jinr.int/bmn-experiment/ (дата обращения: 16.05.2025).
ИЯИ РАН - эксперимент на установке BM@N / Институт ядерных исследований РАН. –. URL: https://www.inr.ru/rus/2023/exp-bmn.html (дата обращения: 16.05.2025).
Tracking system performance of the BM@N experiment / M. Kapishin, V. Lenivenko, V. Palichik [и др.] // EPJ Web of Conferences. – 2019. – Т. 214. – С. 02021. – DOI: 10.1051/epjconf/201921402021.
Landi G., Landi G.E. Silicon micro-strip detectors // Encyclopedia. – 2021. – Т. 1, №. 4. – С. 1076–1083. – DOI: 10.3390/encyclopedia1040082.
Gabrielli A., Alfonsi F., Del Corso F. Hough Transform Proposal and Simulations for Particle Track Recognition for LHC Phase-II Upgrade // Sensors. – 2022. – Т. 22, №. 5. – С. 1768. – DOI: 10.3390/s22051768.
Guerin A., Chauvet P., Saubion F. A Survey on Recent Advances in Self-Organizing Maps // arXiv preprint arXiv:2501.08416 [cs.NE]. – 2024. – DOI: 10.48550/arXiv.2501.08416.
Duarte J., Vlimant J.-R. Graph Neural Networks for Particle Tracking and Reconstruction // Artificial Intelligence for High Energy Physics. – World Scientific Publishing, 2022. –С. 387–436. – DOI: 10.1142/9789811234033_0012.