Deep learning based impact parameter determination for the CBM experiment
- In this talk we presented a novel technique, based on Deep Learning, to determine the impact parameter of nuclear collisions at the CBM experiment. PointNet based Deep Learning models are trained on UrQMD followed by CBMRoot simulations of Au+Au collisions at 10 AGeV to reconstruct the impact parameter of collisions from raw experimental data such as hits of the particles in the detector planes, tracks reconstructed from the hits or their combinations. The PointNet models can perform fast, accurate, event-by-event impact parameter determination in heavy ion collision experiments. They are shown to outperform a simple model which maps the track multiplicity to the impact parameter. While conventional methods for centrality classification merely provide an expected impact parameter distribution for a given centrality class, the PointNet models predict the impact parameter from 2–14 fm on an event-by-event basis with a mean error of −0.33 to 0.22 fm.
Verfasserangaben: | Manjunath Omana KuttanORCiDGND, Jan SteinheimerORCiDGND, Kai ZhouORCiD, Andreas RedelbachORCiD, Horst StöckerORCiDGND |
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URN: | urn:nbn:de:hebis:30:3-576527 |
DOI: | https://doi.org/10.3390/particles4010006 |
ISSN: | 2571-712X |
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | Particles |
Verlag: | MDPI |
Verlagsort: | Basel |
Dokumentart: | Wissenschaftlicher Artikel |
Sprache: | Englisch |
Datum der Veröffentlichung (online): | 02.02.2021 |
Datum der Erstveröffentlichung: | 02.02.2021 |
Veröffentlichende Institution: | Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg |
Datum der Freischaltung: | 04.02.2021 |
Freies Schlagwort / Tag: | CBM detector; PointNet; centrality; deep learning; heavy ion collisions; impact parameter |
Jahrgang: | 4 |
Seitenzahl: | 6 |
Erste Seite: | 47 |
Letzte Seite: | 52 |
HeBIS-PPN: | 477906869 |
Institute: | Physik / Physik |
Informatik und Mathematik / Informatik | |
Wissenschaftliche Zentren und koordinierte Programme / Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) | |
DDC-Klassifikation: | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik |
5 Naturwissenschaften und Mathematik / 53 Physik / 530 Physik | |
Sammlungen: | Universitätspublikationen |
Lizenz (Deutsch): | ![]() |