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Enregistrement W2141605024 · doi:10.1109/pac.2007.4440383

Parallel beam-beam simulation incorporating multiple bunches and multiple interaction regions

2007· article· en· W2141605024 sur OpenAlexaff
F.W. Jones, W. Herr, Tatiana Pieloni

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Accelerators and Free-Electron Lasers
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne
Mots-clésBunchesScalabilityComputer scienceLarge Hadron ColliderCollisionComputational scienceCode (set theory)Beam (structure)Parallel computingTheoretical computer sciencePhysicsProgramming languageParticle physicsSet (abstract data type)Operating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The simulation code COMBI has been developed to enable the study of coherent beam-beam effects in the full collision scenario of the LHC, with multiple bunches interacting at multiple crossing points over many turns. The program structure and input are conceived in a general way which allows arbitrary numbers and placements of bunches and interaction points (IP's), together with procedural options for head-on and parasitic collisions (in the strong-strong sense), beam transport, statistics gathering, harmonic analysis, and periodic output of simulation data. The scale of this problem, once we go beyond the simplest case of a pair of bunches interacting once per turn, quickly escalates into the parallel computing arena, and herein we will describe the construction of an MPI-based version of COMBI able to utilize arbitrary numbers of processors to support efficient calculation of multi-bunch multi-IP interactions and transport. Implementing the parallel version did not require extensive disruption of the basic computational routines, since all MPI functionality is isolated in a separate layer of steering routines. After an overview of the basic methods and numerical components of the code, the computational framework will be described in detail and parallel efficiency and scalability of the code will be evaluated. Initial results are shown for an example 4-IP LHC collision scheme.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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