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对控制，机器人技术和自治系统的年度审查安全过滤器：自主系统中安全 - 关键控制的统一观点
物理学中很少有普遍的真理。氢动力行为就是其中之一。任何物质在高温下的运动遵循流体动力学定律。在其原始上下文中的流体动力学描述了水的粘性运动。然而，其原理适用于更广泛的环境：在恒星和星际物质的物理学中，以及等离子体的磁性流体动力学，也是在软活动物质的动力学中。也可以在应用学科中遇到它，包括工程：海洋动力学，天气建模，航空，气体通过管道或交通流量的动力学，仅举几个例子。流体动力行为甚至适用于早期宇宙的物理：在足够高到足以熔化质子和中子的能量时，组成夸克形成了夸克 - gluon等离子体。当粒子对撞机创建此状态时，它只有一秒钟的一小部分。然而，在短期内，它根据流体力学定律移动。
粒子和Astroparpicle物理学的机器学习
今天，人工智能和机器学习技术具有广泛的应用。机器学习技术的应用正在在高能量物理（HEP）和Astroparpicle物理学的研究领域中获得动力。大型强子对撞机（LHC）的实验以及其他几个基于对撞机的和Astroparpicle实验正在积累大量数据，以精确测量粒子物理学的标准模型参数的精确测量，并在较高的标准模型量表中搜索具有较高标准模型的范围，以使其具有较高的标准模型，以使其具有综合的实验性和实验性。将来，高光度LHC预计提供的数据将比迄今为止可用的数据多十倍。在开发事件分类，对象识别和估计策略方面，在HEP中应用Ma Chine学习的应用已经取得了很大的进步。ML方法有望在未来的数据分析中受到大量使用。
蒙特卡洛事件的基于样式的量子生成对抗网络
我们在蒙特卡洛事件生成的生成对抗学习的背景下提出并评估了一种替代性量子发生器结构，用于模拟大型强子对撞机（LHC）的分类物理过程。我们通过在已知的非衍生分布生成的人工数据上实现量子网络来验证这种方法。然后将网络应用于特定LHC散射过程的蒙特卡洛生成的数据集。新的量子发生器体系结构可导致最先进的实现的一般化，即使使用浅深度网络，也可以实现较小的kullback-leibler dibergence。此外，即使接受了小型培训样本集训练，量子发生器也成功地学习了基础分布功能。这对于数据八月应用特别有趣。我们将这种新颖的方法部署在两个不同的量子硬件体系结构，被困的离子和超构造技术上，以测试其硬件独立的生存能力。
测试电磁场对定向的影响...
已经提出，在重离子碰撞的早期阶段产生的强电磁场可能会导致迅速性odd的阳性和阴性载体的速度分裂。对于浅亨德（Div>），这种测量值的解释是由于导向流的低幅度以及由运输的夸克引起的歧义而变得复杂。为了克服这些并发症，我们建议仅使用携带产生夸克的哈德子（u，d，s，s）进行测量。我们讨论了如何通过合并机制生产这种哈子的运动学，因此它们的流量是其组成夸克的流量的总和。使用此总和验证了某些HADRON的组合，可以测量预期的系统违反该规则，而增加电荷的增加，这可能是碰撞中产生的电磁场的结果。我们的方法可以通过相对论重离子对撞机（RHIC）的光束能量扫描（BES）程序的II阶段的高统计数据进行测试。
使用机器学习方法在高能量物理学中的数据分析
这个科学启动项目涉及使用机器学习（ML）方法对蒙特卡洛（MC）数据集进行分析。该数据集由实验性Hadronic Physics Group（Hadrex）与Alice实验直接合作，该实验与大型强子对撞机（LHC）直接合作。该研究专门针对多震颤的重子（例如ξ⁻，ξ⁺等）以及随后的衰减，这是一个称为“级联衰变”的过程。主要目的是使用生成机器学习模型通过其次要衰减来重建这些粒子。通过综合与实验观察相吻合的现实数据，该项目旨在优化常规的高能物理学分析并增强数据分析算法，以搜索稀有可观察物。为了应对这一挑战，采用了条件表格生成对抗网络（CTGAN）模型。结果表明，CTGAN在复制可变分布的同时有效地保留了原始数据的物理和内在相关性，从而增强了其改善高能物理学数据驱动研究的潜力。
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第6节。基于地点原理45简介46原理1。人类对撞机47原理2。Connected, open and accessible 49 Principle 3: A living landscape 54 Principle 4: A flexible framework for flexible buildings 59 Principle 5: Platform for the future, built on foundations of the past 61 Principle 6: Curated Commons 68 Principle 7: Critical mass 72 Principle 8: An identity that expresses purpose and place 75 Principle 9: Sustainable and regenerative 78 Principle 10: Creative meanwhile use of buildings and spaces 81第7节。说明性总体规划83简介85 Sackville Street大楼和Vimto Park 86 Altrincham Street，Arches and London Road 90 Shore Sparen Spane Spares Spare Spaces在IDM 94 Water Street 98连接路线和空间101 South-West Quarts 102 102节8.说明性交付计划104说明性递送计划105词汇表106词汇表107
用于LHC
摘要 - 大型强子对撞机（LHC）的LumInosity升级的重组Dipoles D2（MBRD）是将双光圈磁体放置在ATLAS和CMS实验的每一侧，沿着磁性长度为7.78 m，并产生4.5 t的磁性长度为7.78 m，并且钻头0iemia表的105 mm。其开发计划预见了短1.6 m长的型号，其次是原型和一系列6磁铁。磁铁设计是在INFN Genova与CERN的合作框架进行的，该行业的建设正在进行中（ASG超导体，意大利）。在CERN进行了成功的功率测试后，简短的模型活动才完成，而原型正处于构造阶段。在此贡献中，将描述D2磁铁的主要特征，并强调了原型在短模型设计中实现的改进。然后，将提出电源测试的主要结果，重点是训练性能，保护方案有效性和磁性测量。
![arXiv:2402.16574v1 [hep-ph] 2024 年 2 月 26 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ae530d5ca490a4a77451b8beb87eb4dda70ae779.webp)
arXiv:2402.16574v1 [hep-ph] 2024 年 2 月 26 日
量子信息科学 (QIS) 的快速发展为探索基础物理学开辟了新途径。量子非局域性是区分量子信息与经典信息的一个关键方面，它已在粒子衰变中通过违反贝尔型不等式进行了广泛的研究。尽管取得了这些进展，但仍然缺乏基于量子信息理论的粒子相互作用综合框架。为了弥补这一差距，我们引入了自旋 1/2 超子衰变过程的广义量子测量描述。我们通过将该方法与已建立的理论计算相结合来验证该方法，并将其应用于相关 Λ ¯ Λ 对的联合衰变。我们使用量子模拟来观察超子衰变中 CHSH 不等式的违反。我们的广义测量描述具有适应性，可以扩展到各种高能过程，包括北京正负电子对撞机 (BEPC) 的北京光谱仪 III (BESIII) 实验中的矢量介子衰变 J/ψ、ψ (2 S ) → Λ ¯ Λ 。本研究开发的方法可应用于基本相互作用中的量子关联和信息处理。
哈维尔·M·杜阿尔特
• 美国能源部奖美国 CMS SPRINT——研究实习学者计划 (2023-2026) 的关键人员。 • 美国能源部奖西部计算高能物理高级培训 (WATCHEP) 的关键人员 (2022-2027)。 • 美国国家科学基金会 HDR 数据驱动发现加速人工智能算法研究所 (A3D3) 的关键人员和研究所 PI (2021-2026)。 • 美国能源部高级培训 HEP 联盟 (HEPCAT) 奖的关键人员 (2021-2024)。 • 美国能源部科学前沿实时数据缩减协同设计奖的联合 PI (2021-2024)。 • 美国能源部粒子重建和希格斯物理实时人工智能早期职业奖的 PI (2020-2025)。 • 担任美国能源部高能物理物理启发人工智能 FAIR 框架奖的联合 PI（2020-2023 年）。 • 担任美国国家科学基金会科学与工程人工智能神经网络处理器探索奖的联合 PI（2020-2021 年）。 • 大型强子对撞机异构计算研究关键人员