Детальная информация

Название Восстановление треков на установке SPD при помощи машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 03.03.02 «Физика» ; образовательная программа 03.03.02_01 «Физика атомного ядра и элементарных частиц»
Авторы Лубченков Леонид Константинович
Научный руководитель Бердников Ярослав Александрович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2022
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика физика высоких энергий ; коллайдерные эксперименты ; восстановление треков ; глубокое обучение ; графовые нейросети ; high energy physics ; collider experiments ; track reconstruction ; deep learning ; graph neural networks
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 03.03.02
Группа специальностей ФГОС 030000 - Физика и астрономия
DOI 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-4107
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи ru\spstu\vkr\18902
Дата создания записи 19.12.2022

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

В работе описано применение графовых нейронных сетей к задаче восстановления треков на эксперименте SPD. Выполнен обзор классических глобальных и локальных методов восстановления треков. Раскрыта роль машинного обучения в физике высоких энергий и применительно к восстановлению треков в частности. Приведены результаты использования двух типов графов и дано их сравнение.

The study describes the application of graph neural networks to the task of track reconstruction in the SPD experiment. A review of classical global and local methods of track reconstruction is made. The role of machine learning in high-energy physics and, in particular, in relation to track reconstruction, is revealed. The results of using two types of graphs and their comparison are given.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 6 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика