E-viri
Recenzirano
Odprti dostop
-
Akerib, D. S.; Alsum, S.; Araújo, H. M.; Bai, X.; Balajthy, J.; Bang, J.; Baxter, A.; Bernard, E. P.; Bernstein, A.; Biesiadzinski, T. P.; Boulton, E. M.; Boxer, B.; Brás, P.; Burdin, S.; Byram, D.; Carrara, N.; Carmona-Benitez, M. C.; Chan, C.; Cutter, J. E.; de Viveiros, L.; Druszkiewicz, E.; Ernst, J.; Fan, A.; Fiorucci, S.; Gaitskell, R. J.; Ghag, C.; Gilchriese, M. G. D.; Gwilliam, C.; Hall, C. R.; Haselschwardt, S. J.; Hertel, S. A.; Hogan, D. P.; Horn, M.; Huang, D. Q.; Ignarra, C. M.; Jacobsen, R. G.; Jahangir, O.; Ji, W.; Kamdin, K.; Kazkaz, K.; Khaitan, D.; Korolkova, E. V.; Kravitz, S.; Kudryavtsev, V. A.; Leason, E.; Lenardo, B. G.; Lesko, K. T.; Liao, J.; Lin, J.; Lindote, A.; Lopes, M. I.; Manalaysay, A.; Mannino, R. L.; Marangou, N.; McKinsey, D. N.; Mei, D. -M.; Morad, J. A.; Murphy, A. St. J.; Naylor, A.; Nehrkorn, C.; Nelson, H. N.; Neves, F.; Nilima, A.; Oliver-Mallory, K. C.; Palladino, K. J.; Rhyne, C.; Riffard, Q.; Rischbieter, G. R. C.; Rossiter, P.; Shaw, S.; Shutt, T. A.; Silva, C.; Solmaz, M.; Solovov, V. N.; Sorensen, P.; Sumner, T. J.; Swanson, N.; Szydagis, M.; Taylor, D. J.; Taylor, R.; Taylor, W. C.; Tennyson, B. P.; Terman, P. A.; Tiedt, D. R.; To, W. H.; Tvrznikova, L.; Utku, U.; Vacheret, A.; Vaitkus, A.; Velan, V.; Webb, R. C.; White, J. T.; Whitis, T. J.; Witherell, M. S.; Wolfs, F. L. H.; Woodward, D.; Xian, X.; Xu, J.; Zhang, C.
Physical review. D, 10/2022, Letnik: 106, Številka: 7Journal Article
We present the results from combining machine learning with the profile likelihood fit procedure, using data from the Large Underground Xenon (LUX) dark matter experiment. This approach demonstrates reduction in computation time by a factor of 30 when compared with the previous approach, without loss of performance on real data. We establish its flexibility to capture non-linear correlations between variables (such as smearing in light and charge signals due to position variation) by achieving equal performance using pulse areas with and without position-corrections applied. Its efficiency and scalability furthermore enables searching for dark matter using additional variables without significant computational burden. We demonstrate this by including a light signal pulse shape variable alongside more traditional inputs such as light and charge signal strengths. Furthermore, this technique can be exploited by future dark matter experiments to make use of additional information, reduce computational resources needed for signal searches and simulations, and make inclusion of physical nuisance parameters in fits tractable.
Avtor
Vnos na polico
Trajna povezava
- URL:
Faktor vpliva
Dostop do baze podatkov JCR je dovoljen samo uporabnikom iz Slovenije. Vaš trenutni IP-naslov ni na seznamu dovoljenih za dostop, zato je potrebna avtentikacija z ustreznim računom AAI.
Leto | Faktor vpliva | Izdaja | Kategorija | Razvrstitev | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Baze podatkov, v katerih je revija indeksirana
Ime baze podatkov | Področje | Leto |
---|
Povezave do osebnih bibliografij avtorjev | Povezave do podatkov o raziskovalcih v sistemu SICRIS |
---|
Vir: Osebne bibliografije
in: SICRIS
To gradivo vam je dostopno v celotnem besedilu. Če kljub temu želite naročiti gradivo, kliknite gumb Nadaljuj.