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Photon Reconstruction in the Belle II Calorimeter Using Graph Neural Networks
http://hdl.handle.net/10935/0002006050
http://hdl.handle.net/10935/00020060501f940949-7f7f-4b2d-a279-a502eeb8d883
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
https://doi.org/10.1007/s41781-023-00105-w
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| アイテムタイプ | default_学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| タイトル | ||||||
| タイトル | Photon Reconstruction in the Belle II Calorimeter Using Graph Neural Networks | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Calorimeter | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Photon reconstruction | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Overlapping clusters | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | High background | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Fuzzy clustering | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Machine learning | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Deep learning | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Graph neural networks | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | End-to-end representation spaces | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
| 著者 |
宮林 謙吉
× 宮林 謙吉 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | We present the study of a fuzzy clustering algorithm for the Belle II electromagnetic calorimeter using Graph Neural Networks. We use a realistic detector simulation including simulated beam backgrounds and focus on the reconstruction of both isolated and overlapping photons. We find significant improvements of the energy resolution compared to the currently used reconstruction algorithm for both isolated and overlapping photons of more than 30% for photons with energies E𝛾 < 0.5 GeV and high levels of beam backgrounds. Overall, the GNN reconstruction improves the resolution and reduces the tails of the reconstructed energy distribution and therefore is a promising option for the upcoming high luminosity running of Belle II. |
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| 言語 | en | |||||
| 書誌情報 |
en : Computing and Software for Big Science 巻 7, 号 1, 発行日 2023 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | Springer Nature | |||||
| 言語 | en | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||
| 収録物識別子 | 2510-2044 | |||||
| DOI | ||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||
| 関連識別子 | 10.1007/s41781-023-00105-w | |||||
| 権利 | ||||||
| 権利情報 | © The Author(s) | |||||
| 言語 | en | |||||
