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Forecasting generative amplification

delete2026-05-01
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PRE
AI
H
Henning Bahl *
S
Sascha Diefenbacher
N
Nina Elmer
T
Tilman Plehn
J
Jonas Spinner
DOI：10.21468/scipostphys.20.5.150delete
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摘要

摘要

En 中文
生成网络是增强LHC模拟速度和精度的完美工具。特别是在生成超出训练数据集大小的事件时，理解其统计精度尤为重要。我们提出了两种互补方法，无需大型保留数据集即可估计放大因子。平均放大法利用贝叶斯网络或集成方法，通过给定相空间体积上的积分精度来估计放大因子。微分放大法利用假设检验来量化放大因子，且无任何分辨率损失。应用于当前最先进的事件生成器时，两种方法均表明在相空间的特定区域已经可以实现放大。

期刊

S
SciPost Physics
IF:
5.4
论文数:
221
被引数:
8.8K

机构

R
Ruprecht Karls University Heidelberg
学者数:
5.6W
论文数: 4.3W
被引数: 66
U
united states department of energy (doe)
学者数:
11.3W
论文数: 9.6W
被引数: 246
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