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Enregistrement W3129605782 · doi:10.1007/s41781-021-00062-2

Emulating the impact of additional proton–proton interactions in the ATLAS simulation by presampling sets of inelastic Monte Carlo events

2022· article· en· W3129605782 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueComputing and Software for Big Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of British ColumbiaSimon Fraser UniversityCarleton UniversityTRIUMFUniversity of AlbertaUniversité de MontréalInstitute of Particle PhysicsUniversity of VictoriaMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesEuropean Regional Development FundMax-Planck-GesellschaftCentre National de la Recherche ScientifiqueBritish Columbia Knowledge Development FundFundação para a Ciência e a TecnologiaAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungScience and Technology Facilities CouncilBundesministerium für Bildung und ForschungMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Social FundRoyal SocietyCentre National pour la Recherche Scientifique et TechniqueJapan Society for the Promotion of ScienceNational Research Center "Kurchatov Institute"Israel Science FoundationTürkiye Atom Enerjisi KurumuJoint Institute for Nuclear ResearchMinisterstwo Edukacji i NaukiConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoBundesministerium für Wissenschaft, Forschung und WirtschaftGeneralitat de CatalunyaGeneralitat ValencianaAustrian Science FundU.S. Department of EnergyNational Natural Science Foundation of ChinaAlexander von Humboldt-StiftungInstitut de Valorisation des DonnéesEuropean CommissionLeverhulme TrustFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSDeutsche ForschungsgemeinschaftNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekAgence Nationale de la RechercheAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloServices Fédéraux des Affaires Scientifiques, Techniques et CulturellesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaGeneral Secretariat for Research and TechnologyNational Science FoundationCompute CanadaTRIUMFDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)CanarieCentres de Recerca de CatalunyaCERNDanmarks GrundforskningsfondMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésMonte Carlo methodLarge Hadron ColliderAtlas (anatomy)PhysicsInelastic scatteringProtonEvent (particle physics)Statistical physicsNuclear physicsComputer scienceScatteringOpticsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The accurate simulation of additional interactions at the ATLAS experiment for the analysis of proton–proton collisions delivered by the Large Hadron Collider presents a significant challenge to the computing resources. During the LHC Run 2 (2015–2018), there were up to 70 inelastic interactions per bunch crossing, which need to be accounted for in Monte Carlo (MC) production. In this document, a new method to account for these additional interactions in the simulation chain is described. Instead of sampling the inelastic interactions and adding their energy deposits to a hard-scatter interaction one-by-one, the inelastic interactions are presampled, independent of the hard scatter, and stored as combined events. Consequently, for each hard-scatter interaction, only one such presampled event needs to be added as part of the simulation chain. For the Run 2 simulation chain, with an average of 35 interactions per bunch crossing, this new method provides a substantial reduction in MC production CPU needs of around 20%, while reproducing the properties of the reconstructed quantities relevant for physics analyses with good accuracy.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,325 · 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