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  1. 理学部
  2. 学外刊行物（理学部）
  3. 雑誌

Photon Reconstruction in the Belle II Calorimeter Using Graph Neural Networks

http://hdl.handle.net/10935/0002006050
http://hdl.handle.net/10935/0002006050
1f940949-7f7f-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
Item type 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
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言語 eng
キーワード
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主題Scheme Other
主題 Calorimeter
キーワード
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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
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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

KAKEN2 1000040273833

ja 宮林 謙吉
ja-Kana みやばやし けんきち
en Kenkichi Miyabayashi
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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.
言語 en
書誌情報 en : Computing and Software for Big Science

巻 7, 号 1, 発行日 2023
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
言語 en
権利情報 © The Author(s)
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Ver.1 2025-02-10 00:13:30.604225
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