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)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\18902

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

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика