improvement of simulation in IR region using DL and new physics search

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本年度はジェットのシミュレーションの精密化に向けて以下のような整備をおこなった。1) 最新のPYTHIA8 Herwig 7 のイベントにおいて、十分な数のトップ及びQCDサンプルを生成する。 2) Particle Net や Particle transformer といった、最新のグラフニューラルネットワークアルゴリズムによる、イベント分類を行うことができるようにした。3) High level variable として重要な量を検討し、GNN と同等程度の性能を出しより安定して出せる模型を構築した。（すなわち、最適化に伴う誤差や、統計誤差が少なく、少ないイベント数で収束する。）High Level variable としては、ジェット内のサブジェットの運動量、ジェット内の粒子数、2点エネルギー相関のほか、ミンコフスキー汎関数をもとにした、粒子数分布による定量化をおこなった。このHigh level variable の入力をモジュラー化することによって、個別の入力の何が感度に向上しているかを明らかにした。特に、シミュレーションの間の違いは、ミンコフスキー汎関数を入力に入れることで、定量化できることを明らかにした。新しい模型は、GPU メモリーとしてはGNNの 1/10程度しか必要とせず、また、入力を部分的に制限することで、どのような量が分類に効いているか、また異なるモンテカルロシミュレーションによる結果の差に、エネルギーが低い粒子の分布の粒子の相対距離が大きく関係していることが明らかいになった。現在この成果について論文を執筆中である。