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LHC物理学家的现代机器学习
现代的机器学习正在快速转化粒子物理，将其欺凌的方式欺负到我们的数值工具盒。对于年轻的研究人员而言，至关重要的是要掌握这一发展，这意味着将尖端的方法和工具应用于LHC物理问题的全部范围。这些讲义使学生对粒子物理学的基本知识以及对相关应用的机器学习的重要热情。他们从LHC特定的动机和非标准的神经网络介绍开始，然后涵盖分类，无监督的分类，生成网络和倒数问题。定义大部分讨论的两个主题是确定的损失函数和不确定性感知的网络。作为应用程序的一部分，注释包括理论LHC物理学的某些方面。所有示例都是从过去几年的粒子物理出版物中选择的。1
大型强子对撞机 (LHC) 的幕后花絮 - CERN 文档服务器
从 2010 年 3 月首次发生 3.5 TeV 碰撞，到今年早些时候首次长期关闭，LHc 经过三年的性能提升。本期杂志将带您了解 LHC 在首次长期运行中成功运行的幕后原因。可靠的低温系统和坚固耐用的精密系统可防止存储在光束和磁铁中的巨大能量不受控制地损失，从而使该机器能够进行大量碰撞，从而发现了人们期待已久的希格斯玻色子。与此同时，LHc 实验的结果不断涌现，包括 CMS 和 LHCb 观测到极为罕见的 B 介子衰变——这是最近几届夏季会议的亮点之一。如需订阅新期刊提醒，请访问：http://cerncourier.com/cws/sign-up。
大型强子对撞机 (LHC) 的纠缠检测 - 粒子物理联合...
混合状态：可以用密度矩阵描述：ρ = P ipi · | ψ i ⟩⟨ ψ i | . - 例如：在粒子对撞机中我们无法控制初始状态。
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。