JEDI net:基于交互网络的喷气机识别算法

我们研究基于交互网络（JEDI-net）的喷射识别算法的性能，以识别LHC产生的高动量重粒子的全旋风衰变，并将其与源自夸克和胶子强子化的普通喷射区分开来。 射流动力学被描述为射流成分之间的一对一相互作用的集合。 基于从这些交互中获悉的表示，喷气机与所考虑的类别之一相关联。 与其他架构不同，JEDI-net模型无需特殊处理稀疏的输入射流表示，大量的预处理，粒子排序或有关基础探测器几何结构的特定假设即可实现其性能。 提出的模型使用较少的模型参数可获得更好的结果，为LHC应用提供了有趣的前景。