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doi:10.22028/D291-35270
Titel: | Quantum-inspired machine learning on high-energy physics data |
VerfasserIn: | Felser, Timo Trenti, Marco Sestini, Lorenzo Gianelle, Alessio Zuliani, Davide Lucchesi, Donatella Montangero, Simone |
Sprache: | Englisch |
Titel: | npj Quantum Information |
Bandnummer: | 7 |
Heft: | 1 |
Verlag/Plattform: | Springer Nature |
Erscheinungsjahr: | 2021 |
DDC-Sachgruppe: | 500 Naturwissenschaften |
Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
Abstract: | Tensor Networks, a numerical tool originally designed for simulating quantum many-body systems, have recently been applied to solve Machine Learning problems. Exploiting a tree tensor network, we apply a quantum-inspired machine learning technique to a very important and challenging big data problem in high-energy physics: the analysis and classification of data produced by the Large Hadron Collider at CERN. In particular, we present how to effectively classify so-called b-jets, jets originating from b-quarks from proton–proton collisions in the LHCb experiment, and how to interpret the classification results. We exploit the Tensor Network approach to select important features and adapt the network geometry based on information acquired in the learning process. Finally, we show how to adapt the tree tensor network to achieve optimal precision or fast response in time without the need of repeating the learning process. These results pave the way to the implementation of high-frequency real-time applications, a key ingredient needed among others for current and future LHCb event classification able to trigger events at the tens of MHz scale. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1038/s41534-021-00443-w |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-352706 hdl:20.500.11880/32188 http://dx.doi.org/10.22028/D291-35270 |
ISSN: | 2056-6387 |
Datum des Eintrags: | 17-Jan-2022 |
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: | Supplementary information |
In Beziehung stehendes Objekt: | https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41534-021-00443-w/MediaObjects/41534_2021_443_MOESM1_ESM.pdf |
Fakultät: | NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät |
Fachrichtung: | NT - Physik |
Professur: | NT - Prof. Dr. Giovanna Morigi |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
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