Publication:
Muon Identification using Neural Networks With the Muon Telescope Detector at STAR

Дата
2019
Авторы
Brandenburg, J. D.
Adam, J.
Adamczyk, L.
Adams, J. R.
Alekseev, I.
Brandin, A. V.
Kochenda, L.
Kravtsov, P.
Nigmatkulov, G.
Okorokov, V. A.
Показать ещё 8
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Логотип проекта
Научная группа
STAR Collaboration
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт ядерной физики и технологий
Цель ИЯФиТ и стратегия развития - создание и развитие научно-образовательного центра мирового уровня в области ядерной физики и технологий, радиационного материаловедения, физики элементарных частиц, астрофизики и космофизики.
OrgUnit Logo
Организационная единица
Другие подразделения НИЯУ МИФИ
Структурные подразделения НИЯУ МИФИ, не включенные в состав институтов и факультетов.
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт общей профессиональной подготовки (ИОПП)
Миссией Института является: фундаментальная базовая подготовка студентов, необходимая для получения качественного образования на уровне требований международных стандартов; удовлетворение потребностей обучающихся в интеллектуальном, культурном, нравственном развитии и приобретении ими профессиональных знаний; формирование у студентов мотивации и умения учиться; профессиональная ориентация школьников и студентов в избранной области знаний, формирование способностей и навыков профессионального самоопределения и профессионального саморазвития. Основными целями и задачами Института являются: обеспечение высококачественной (фундаментальной) базовой подготовки студентов бакалавриата и специалитета; поддержка и развитие у студентов стремления к осознанному продолжению обучения в институтах (САЕ и др.) и на факультетах Университета; обеспечение преемственности образовательных программ общего среднего и высшего образования; обеспечение высокого качества довузовской подготовки учащихся Предуниверситария и школ-партнеров НИЯУ МИФИ за счет интеграции основного и дополнительного образования; учебно-методическое руководство общеобразовательными кафедрами Института, осуществляющими подготовку бакалавров и специалистов по социо-гуманитарным, общепрофессиональным и естественнонаучным дисциплинам, обеспечение единства требований к базовой подготовке студентов в рамках крупных научно-образовательных направлений (областей знаний).
Выпуск журнала
Аннотация
The installation of the Muon Telescope Detector (MTD) at STAR allows a measurement of the dimuon (mu(+)mu(-)) production in heavy-ion collisions over a large invariant mass range for the first time. Data has been collected with the MTD from Au+Au collisions at root S-NN = 200 GeV and from p+p collisions at root S = 200 GeV. These two datasets allow for new opportunities to measure the dimuon invariant mass spectra at STAR. Before any dimuon measurements can be made, muons must be identified. This contribution presents muon identification employing deep neural networks (DNN) and compares it with other multi-variate techniques. Applications of the DNN technique for data-driven purity measurements are discussed.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Muon Identification using Neural Networks With the Muon Telescope Detector at STAR / Brandenburg, JD [et al.] // NUCLEAR PHYSICS A. - 2019. - 982. - P. 192-194. - 10.1016/j.nuclphysa.2018.10.036
URI
https://www.doi.org/10.1016/j.nuclphysa.2018.10.036
 http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&UT=WOS:000457515500032
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/19104
Коллекции
Публикации