基于 GNN 和 CKF 的组合轨道发现

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

应用图神经网络（GNN）在轨道重建中，结合经典组合卡尔曼滤波（CKF）算法，有效解决内外区域的 3D 测量数据差异，提高高能物理粒子探测器在高亮升级大型强子对撞机（HL-LHC）上的轨道重建性能。

本研究比较了图神经网络和基于核的变压器在高能电子 - 正电子碰撞的完全事件重建中的性能优势，并通过超参数调整和硬件处理器的支持进一步提高了模型性能。研究结果可用于重现研究。

事件重建 图神经网络 基于核的变压器 机器学习模型 高能电子 - 正电子碰撞
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