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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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Standort: ---
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 Online-Ressource
Verfasst von:Diefenbacher, Sascha [VerfasserIn]   i
 Eren, Engin [VerfasserIn]   i
 Gaede, Frank [VerfasserIn]   i
 Kasieczka, Gregor [VerfasserIn]   i
 Krause, Claudius [VerfasserIn]   i
 Shekhzadeh, Imahn [VerfasserIn]   i
 Shih, David [VerfasserIn]   i
Titel:L2LFlows
Titelzusatz:generating high-fidelity 3D calorimeter images
Verf.angabe:Sascha Diefenbacher, Engin Eren, Frank Gaede, Gregor Kasieczka, Claudius Krause, Imahn Shekhzadeh and David Shih
E-Jahr:2023
Jahr:October 18, 2023
Umfang:29 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Gesehen am 31.07.2024
Titel Quelle:Enthalten in: Journal of Instrumentation
Ort Quelle:London : Inst. of Physics, 2006
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:18(2023), 10, Artikel-ID P10017, Seite 1-29
ISSN Quelle:1748-0221
Abstract:We explore the use of normalizing flows to emulate Monte Carlo detector simulations of photon showers in a high-granularity electromagnetic calorimeter prototype for the International Large Detector (ILD). Our proposed method - which we refer to as “Layer-to-Layer Flows” (L2LFlows) - is an evolution of the CaloFlow architecture adapted to a higher-dimensional setting (30 layers of 10× 10 voxels each). The main innovation of L2LFlows consists of introducing 30 separate normalizing flows, one for each layer of the calorimeter, where each flow is conditioned on the previous five layers in order to learn the layer-to-layer correlations. We compare our results to the BIB-AE, a state-of-the-art generative network trained on the same dataset and find our model has a significantly improved fidelity.
DOI:doi:10.1088/1748-0221/18/10/P10017
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kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1088/1748-0221/18/10/P10017
 kostenfrei: Volltext: https://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/18/10/P10017
 DOI: https://doi.org/10.1088/1748-0221/18/10/P10017
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1897185405
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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