神经元网络法重建具有大丢失能量的共振态粒子质量

来源 :中国科学技术大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kevin_fisker

【摘要】

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一个前馈式神经元网络系统被设计用来重建具有大的丢失能量的共振态粒子质量．以在ＬＨＣ（ｌａｒｇｅｈａｄｒｏｎｃｏｌｌｉｄｅｒ）上ｐｐ对撞产生的Ｈｉｇｇｓ粒子的衰变模式Ｈ０→τ＋τ－→ｅμｘ为例，神经元网络法正确地重建了Ｈｉｇｇｓ粒子质量ＭＨ的峰值及比常规

【作者】

：

张子平

【出处】

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中国科学技术大学学报

【发表日期】

：

1995年3期

【关键词】

：

共振态粒子丢失能量高能物理实验神经网络 feed-forward neural networkresonance particle energy loss

【基金项目】

：

国家自然科学基金

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一个前馈式神经元网络系统被设计用来重建具有大的丢失能量的共振态粒子质量．以在ＬＨＣ（ｌａｒｇｅｈａｄｒｏｎｃｏｌｌｉｄｅｒ）上ｐｐ对撞产生的Ｈｉｇｇｓ粒子的衰变模式Ｈ０→τ＋τ－→ｅμｘ为例，神经元网络法正确地重建了Ｈｉｇｇｓ粒子质量ＭＨ的峰值及比常规方法好的宽度．该法同时具有抗本底事例干扰能力，对共振态粒子质量的精确测量及新粒子的寻找具有实用价值．

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