Next: Распределение выхода созданных нейронных
Up: Применение метода нейронных сетей
Previous: Новые критерии начального отбора
  Contents
В каждый из двух сигнальных процессов дают вклад разные наборы фейнмановских диаграмм,
следовательно, кинематика двух сигнальных процессов различна и, с точки зрения нейронной сети, требуется индивидуальный
подход. Фоновые процессы так же имеют существенно
отличающуюся кинематику. Следовательно, наиболее точно нейронные сети будут
разделять не смешанные события сигнала и фона, а разделенные по кинематическим классам.
По кинематическим отличиям сигнальные и фоновые процессы были поделены следующим образом:
- Сигнал
-канальное рождение одиночного топ кварка: 
-канальное рождение одиночного топ кварка:
- Фон
+ легкие струи (
,
, or
): ``
''
+ тяжелые кварки (
,
, or
): ``
''

+
: ``
''
- QCD ложный электрон или изолированный мюон (многоструйные события) ``QCD''
Для каждой пары сигнального и фонового класса событий тренировалась отдельная
нейронная сеть с индивидуальным набором входных переменных. Тренировались отдельные
сети для электронного и мюонного канала. В связи с тем, что кинематика тагированных
и не тагированных событий одного класса не отличается, их разделения при тренировке
не проводилось, но для некоторых сетей использовалась информация о наличии
тагирующего мюона в событии. В сумме было создано 20 нейронных сетей: по 5 для каждого
сигнального процесса и в каждом канале распада
от топ кварка.
При тренировке были использованы образцы фоновых и сигнальных событий следующих
размеров, приведенных в таблице 4.6:
Table 4.6:
Числа событий для тренировки и тестирования
нейронных сетей.
|
|
|
Размер тренировочных образцов |
|
Электронный канал |
Мюонный канал |
Сигнал |
|
|
 |
15293 |
8062 |
 |
12845 |
8496
|
Фон |
|
|
 |
3515 |
1942 |
 |
8990 |
4783 |
 |
3918 |
4637 |
 |
6000 |
3924 |
QCD |
3352 |
5018 |
|
Структура сетей показана в таблице 4.7.
Table 4.7:
Найденная оптимальная структура нейронных сетей для
каждой пары сигнального и фонового кинематического класса событий.
Цифры означают количество узлов на каждом слое нейронной сети:
Входной слой - Скрытый слой - Выходной слой
|
|
|
|
|
Структура нейронных сетей |
Сеть |
-канал  |
-канал  |
Фон |
-канал |
-канал |
-канал |
-канал |
 |
14-16-1 |
14-24-1 |
14-18-1 |
14-21-1 |
 |
14-19-1 |
14-19-1 |
14-20-1 |
14-17-1 |
 |
9-20-1 |
9-20-1 |
9-20-1 |
9-19-1 |
 |
14-30-1 |
14-19-1 |
14-27-1 |
14-23-1 |
QCD |
16-17-1 |
16-20-1 |
16-28-1 |
16-15-1 |
|
Для каждого фонового кинематического класса событий при тренировке сети, использовался индивидуальный
набор оптимальных входных переменных, за исключением
и
,
для которых использованы одинаковые наборы. В
таблицах 4.8, 4.9, 4.10, 4.11
приведены найденные
оптимальные наборы переменных, использованных в качестве входного вектора для каждой нейронной сети.
Table 4.8:
Входные переменные для нейронных сетей,
разделяющие сигнал и
или
фон.
|
|
|
|
|
Входные переменные для и сетей |
N |
Символ |
Описание |
1 |
 |
Поперечная энергия струи 1 |
2 |
 |
Поперечная энергия струи 2 |
3 |
 |
Модуль псевдорапидити струи 1 |
4 |
 |
Модуль псевдорапидити струи 2 |
5 |
 |
Поперечный момент системы первых двух струй |
6 |
 |
Поперечная масса системы первых двух струй |
7 |
 |
Инвариантная масса первых двух струй |
8 |
 |
Угловое расстояние между струями 1 и 2 |
9 |
 |
Модуль псевдорапидити системы первых двух струй |
10 |
 |
наиболее энергичного тагирующего мюона |
11 |
 |
второго тагирующего мюона |
12 |
 |
Реконструированная масса топ кварка |
13 |
 |
Инвариантная масса всех конечных частиц
( ) |
14 |
 |
Мин. компонента тензора из 3-х импульсов системы всех частиц |
|
Table 4.9:
Входные переменные для нейронных сетей,
разделяющие сигнал и
фон.
|
|
|
|
|
Входные переменные для сетей |
N |
Символ |
Описание |
1 |
 |
Инвариантная масса всех конечных частиц
( ) |
2 |
 |
Инвариантная масса всех струй |
3 |
 |
Инвариантная масса всех струй, кроме струи от t |
4 |
 |
Скалярная сумма энергий всех струй, кроме струи от t |
5 |
 |
Скалярная сумма поперечных энергий всех струй, кроме струи от t |
6 |
 |
Вектор. сумма поперечных импульсов всех струй, кроме струи от t |
7 |
 |
Поперечная энергия струи 1, но не струи от t |
8 |
 |
Поперечная энергия струи 2, но не струи от t |
9 |
 |
Поперечная не зарегистрированная энергия |
|
Table 4.10:
Входные переменные для нейронных сетей,
разделяющие сигнал и
фон.
|
|
|
|
|
Входные переменные для сетей |
N |
Символ |
Описание |
1 |
 |
Поперечная энергия струи 1 |
2 |
 |
Поперечная энергия струи 2 |
3 |
 |
Поперечный момент системы первых двух струй |
4 |
 |
Поперечная масса системы первых двух струй |
5 |
 |
Скалярная сумма поперечной энергии струй 1 и 2 |
6 |
 |
Модуль псевдорапидити системы первых двух струй |
7 |
 |
наиболее энергичного тагирующего мюона |
8 |
 |
второго тагирующего мюона |
9 |
 |
реконструированная масса топ кварка |
10 |
 |
Min. компонента тензора из 3-х импульсов системы всех частиц |
11 |
 |
Поперечный импульс системы  |
12 |
 |
векторная сумма всех струй, кроме струи от t |
13 |
 |
Относительное отличие
от  |
14 |
 |
Модуль разности , систем и струй |
|
Table 4.11:
Входные переменные для нейронных сетей, разделяющие
сигнал и QCD фон.
|
|
|
|
|
Входные переменные для QCD сетей |
N |
Символ |
Описание |
1 |
 |
Поперечная энергия струи 1 |
2 |
 |
Поперечная энергия струи 2 |
3 |
 |
Модуль псевдорапидити струи 1 |
4 |
 |
Поперечный момент системы первых двух струй |
5 |
 |
Инвариантная масса первых двух струй |
6 |
 |
Модуль псевдорапидити системы первых двух струй |
7 |
 |
наиболее энергичного тагирующего мюона |
8 |
 |
второго тагирующего мюона |
9 |
 |
реконструированная масса топ кварка |
10 |
 |
Инвариантная масса всех конечных частиц
( ) |
11 |
 |
Min. компонента тензора из 3-х импульсов системы всех частиц |
12 |
 |
Не зарегистрированная поперечная энергия |
13 |
 |
Поперечная масса системы  |
14 |
 |
Векторная сумма всех струй |
15 |
 |
Скалярная сумма всех струй |
16 |
 |
Модуль разности , систем и струй |
|
В описании переменных, обозначение "кроме струи от t" подразумевает все струи,
кроме струи, инвариантная масса которой вместе с
наиболее близка к современному
значению массы топ кварка. Выбор переменных основывался на методе анализа сингулярностей
в фейнмановских диаграммах, описанный в предыдущих главах.
Next: Распределение выхода созданных нейронных
Up: Применение метода нейронных сетей
Previous: Новые критерии начального отбора
  Contents