title: Primary vertex reconstruction in JUNO central detector using neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Селиванов Дмитрий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Selivanov Dmitrij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:07:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:07:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 022657
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25598
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Точное определение параметров смешивания и осцилляций нейтрино является важной задачей в физике нейтрино. Будущие эксперименты, такие как JUNO, обеспечат измерение иерархии масс нейтрино с беспрецедентной точностью. Точность верного определения иерархии масс нейтрино сильно зависит от точности реконструкции энергии и первичной вершины взаимодействия. В данной работе разработан и протестирован метод для реконструкции вершины взаимодействия в центральном детекторе JUNO с помощью нейронных сетей. Предложенный метод удовлетворяет требованиям точности, а также показывает, что нейронные сети могут использоваться в JUNO для анализа большого объема данных, так как время на реконструкцию одного события после обучения сети относительно мало.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Accurate determination of the parameters of neutrino mixing and oscillation of neutrinos is very important task in neutrino physics. Future experiments, such as JUNO, will provide measurements of the neutrino mass hierarchy with unprecedented accuracy. The accuracy of determination of the neutrino mass hierarchy strongly depends on the accuracy of the energy reconstruction and the the primary vertex reconstruction. In this paper a method for vertex reconstruction in a central JUNO detector using neural networks was developed and tested . The proposed method meets the accuracy requirements and also shows that neural networks can be used in JUNO for analyzing large amounts of data.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Сверточные нейронный сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Физика нейтрино
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Реконструкция вершины
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neutrino physics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Vertex reconstruction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Primary vertex reconstruction in JUNO central detector using neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Реконструкция первичной вершины взаимодействия в центральном детекторе JUNO с помощью нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: DmitrySelivanov_2019_BackelorDiploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25598/1/DmitrySelivanov_2019_BackelorDiploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 11,66 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Selivanov.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25598/2/reviewSV_Otzyv_Selivanov.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,18 MB