Moment Unfolding
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Desai, Krish, Nachman, Benjamin, Thaler, Jesse |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Machine Learning-based Unfolding for Cross Section Measurements in the Presence of Nuisance Parameters
von: Zhu, Huanbiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Huanbiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Isolating Unisolated Upsilons with Anomaly Detection in CMS Open Data
von: Gambhir, Rikab, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gambhir, Rikab, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tools for Unbinned Unfolding
von: Milton, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Milton, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Frequentist Uncertainties on Neural Density Ratios with wifi Ensembles
von: Benevedes, Sean, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Benevedes, Sean, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unbinned Inference with Correlated Events
von: Desai, Krish, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Desai, Krish, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cross-Domain Transfer with Particle Physics Foundation Models: From Jets to Neutrino Interactions
von: Krzmanc, Gregor, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Krzmanc, Gregor, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Machine Learning-Assisted Unfolding for Neutrino Cross-section Measurements with the OmniFold Technique
von: Huang, Roger G., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Roger G., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multidimensional Deconvolution with Profiling
von: Zhu, Huanbiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Huanbiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Practical Guide to Unbinned Unfolding
von: Canelli, Florencia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Canelli, Florencia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Seeing Double: Calibrating Two Jets at Once
von: Gambhir, Rikab, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gambhir, Rikab, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FlexCAST: Enabling Flexible Scientific Data Analyses
von: Nachman, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nachman, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Searching for Anomalies with Foundation Models
von: Mikuni, Vinicius, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mikuni, Vinicius, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stay Positive: Neural Refinement of Sample Weights
von: Nachman, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nachman, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Anomaly Detection in Collider Physics via Factorized Observables
von: Metodiev, Eric M., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Metodiev, Eric M., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Look everywhere effects in anomaly detection
von: Hein, Marie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hein, Marie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Non-resonant Anomaly Detection with Background Extrapolation
von: Bai, Kehang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bai, Kehang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Many Wrongs Make a Right: Leveraging Biased Simulations Towards Unbiased Parameter Inference
von: Alvarez, Ezequiel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Alvarez, Ezequiel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
QCD Theory meets Information Theory
von: Assi, Benoît, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Assi, Benoît, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stabilizing Neural Likelihood Ratio Estimation
von: Acosta, Fernando Torales, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Acosta, Fernando Torales, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Parton Labeling without Matching: Unveiling Emergent Labelling Capabilities in Regression Models
von: Qiu, Shikai, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Qiu, Shikai, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Unfolding without Iterations, Adversaries, or Surrogates
von: Ore, Ayodele, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ore, Ayodele, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Unifying Simulation and Inference with Normalizing Flows
von: Du, Haoxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Du, Haoxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Parnassus: An Automated Approach to Accurate, Precise, and Fast Detector Simulation and Reconstruction
von: Dreyer, Etienne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dreyer, Etienne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Full Phase Space Resonant Anomaly Detection
von: Buhmann, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Buhmann, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FAIR Universe HiggsML Uncertainty Dataset and Competition
von: Benato, Lisa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Benato, Lisa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Fundamental Limit of Jet Tagging
von: Geuskens, Joep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Geuskens, Joep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics
von: Spinner, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Spinner, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Designing Observables for Measurements with Deep Learning
von: Long, Owen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Long, Owen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Event-by-event Comparison between Machine-Learning- and Transfer-Matrix-based Unfolding Methods
von: Backes, Mathias, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Backes, Mathias, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Interplay of Machine Learning--based Resonant Anomaly Detection Methods
von: Golling, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Golling, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning Likelihood Ratios with Neural Network Classifiers
von: Rizvi, Shahzar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Rizvi, Shahzar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Towards Universal Unfolding of Detector Effects in High-Energy Physics using Denoising Diffusion Probabilistic Models
von: Pazos, Camila, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pazos, Camila, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Anomaly Detection for Particle Physics Using Multi-Background Representation Learning
von: Gandrakota, Abhijith, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gandrakota, Abhijith, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Finetuning Foundation Models for Joint Analysis Optimization
von: Vigl, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vigl, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SIGMA: Single Interpolated Generative Model for Anomalies
von: Das, Ranit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Das, Ranit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Masked Particle Modeling on Sets: Towards Self-Supervised High Energy Physics Foundation Models
von: Golling, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Golling, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Symmetry-Independent Jet Representations via Jet-Based Joint Embedding Predictive Architecture
von: Katel, Subash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Katel, Subash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Interpreting Transformers for Jet Tagging
von: Wang, Aaron, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Aaron, et al.
Veröffentlicht: (2024)
KAN we improve on HEP classification tasks? Kolmogorov-Arnold Networks applied to an LHC physics example
von: Erdmann, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Erdmann, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reconstruction of boosted and resolved multi-Higgs-boson events with symmetry-preserving attention networks
von: Li, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Machine Learning-based Unfolding for Cross Section Measurements in the Presence of Nuisance Parameters
von: Zhu, Huanbiao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Isolating Unisolated Upsilons with Anomaly Detection in CMS Open Data
von: Gambhir, Rikab, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Tools for Unbinned Unfolding
von: Milton, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Frequentist Uncertainties on Neural Density Ratios with wifi Ensembles
von: Benevedes, Sean, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Unbinned Inference with Correlated Events
von: Desai, Krish, et al.
Veröffentlicht: (2025)