Article Dans Une Revue SciPost Physics Année : 2023

MadNIS -- Neural Multi-Channel Importance Sampling

Theo Heimel
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Ramon Winterhalder
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Joshua Isaacson
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Claudius Krause
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Fabio Maltoni
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Olivier Mattelaer
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Tilman Plehn
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Résumé

Theory predictions for the LHC require precise numerical phase-space integration and generation of unweighted events. We combine machine-learned multi-channel weights with a normalizing flow for importance sampling, to improve classical methods for numerical integration. We develop an efficient bi-directional setup based on an invertible network, combining online and buffered training for potentially expensive integrands. We illustrate our method for the Drell-Yan process with an additional narrow resonance.

Dates et versions

hal-03925264 , version 1 (05-01-2023)

Identifiants

Citer

Theo Heimel, Ramon Winterhalder, Anja Butter, Joshua Isaacson, Claudius Krause, et al.. MadNIS -- Neural Multi-Channel Importance Sampling. SciPost Physics, 2023, 15 (4), pp.141. ⟨10.21468/SciPostPhys.15.4.141⟩. ⟨hal-03925264⟩
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