Búsqueda de nueva física utilizando técnicas de aprendizaje automático en eventos de múltiples jets
1. Introducción
2. Marco teórico
2.1. El módelo estándar
2.2. Cromodinámica cuántica
2.3. Más allá del modelo estándar
2.4. Detectores de partículas
2.5. Reconstrucción de jets
3. Aprendizaje automático para la búsqueda de nueva física
3.1. Aprendizaje automático
3.2. El uso del aprendizaje automático y las Olimpiadas LHC 2020
3.3. Olimpiadas LHC 2020 y la importancia de la reproducibilidad
4. Datos y métodos
4.1. Conjuntos de datos
4.2. Algoritmos para detección de anomalías
4.3. Algoritmos LHCO 2020
4.4. Métricas de rendimiento
4.5. Paquete benchtools
5. Exploración de datos
5.1. Datos sin preprocesar
5.2. Datos preprocesados
5.3. Datos de UCluster
5.4. Datos de GAN-AE
6. Resultados
6.1. Clasificación de eventos
6.2. Comparación de algoritmos
7. Discusión de resultados
8. Conclusión
9. Referencias
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