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Differentiable surrogate for detector simulation and design with diffusion models
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AI
DOI：10.1088/2632-2153/ae5c56.png)
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摘要
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条件去噪扩散代理模型用于电磁量能器簇射，该模型基于关键探测器和束流参数生成高保真能量沉积图；该模型采用去噪扩散隐式模型采样进行高效推理，并在GEANT4模拟上预训练，随后通过低秩适配调整到新的量能器几何结构，仅需少量后训练数据；我们评估了具有物理意义的观测量，包括总沉积能量、能量加权半径和簇射分散度，对于典型高能情况，获得相对均方根误差值低于2；这与当前最先进的量能器代理模型一致，后者在高级观测量上报告了相当的保真度；此外，我们比较了代理模型与有限差分参考模型关于设计参数的基于重建的效用函数梯度；扩散代理模型再现了真实效用景观的定性结构和方向趋势，为基于梯度的优化提供了可用的灵敏度；这些结果表明，基于扩散的代理模型可以加速仿真驱动的探测器设计，同时实现可微分、梯度感知的分析
Keyword:
diffusion models
detector simulation
surrogate modeling
gradient-based optimization
calorimeter showers
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