Recently, there is a need for a general-purpose event generator of decays of an elementary particle or a hadron to a state of higher multiplicity ($N > 2$) that is simple to use and universal. We present the structure of such a library to produce generators that generate kinematics of decay processes and can be used to integrate any matrix element squared over phase space of this decay. Some test examples are presented, and results are compared with results known from the literature. As one of examples we consider the Standard Model Higgs boson decay into four leptons. The generators discussed here are compatible with the ROOT interface.


翻译:最近,有必要对基本粒子的衰变或原粒子的衰变产生一种通用事件,这种衰变产生一种易于使用和普及的多功能状态($ > 2$),我们展示了这种图书馆的结构,以产生产生衰变过程的动力学的生成器,并可用于结合在这一衰变阶段空间中平方的任何矩阵元素。我们介绍了一些试验实例,并将结果与文献中已知的结果进行比较。我们认为标准模型Higgs Boson 衰变为四个顶柱的例子之一。这里讨论的生成器与ROOT 接口是兼容的。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
153+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月15日
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员