Мультивариантивный амплитудный анализ каскадных распадов частиц на основе фитирования методом ближайших соседей
Оценка правдоподобия методом ближайших соседей реализована в задаче мульвариативного амплитудного анализа каскадных распадов частиц. В этом подходе для описания экспериментальных данных используются Монте-Карло события с весами, зависящими от фитируемых параметров теоретической модели распадов. Каждое из взвешенных событий рассматривается как отдельных вклад в N-мерную функцию плотности вероятности в своей окрестности в пространстве параметров. При этом не требуется ни аналитической модели распадов, ни вычислительно затратной регенерации функции плотности вероятности на каждом шаге фита. Предлагаемый метод позволяет сохранить точную оценку эффектов реконструкции событий в детекторе, не требует больших вычислительных мощностей и может быть эффективно распараллелен для работы на многоядерных ЦПУ. Приведены общее описание настроек фита и демонстрационный пример амплитудного анализа распадов B-мезонов.
Классификация мюонных треков от распадов чармония и пионных треков в модели детектора SPD с использованием нейронных сетей
В исследовании были применены методы машинного обучения для идентификации частиц при моделировании детектора SPD на коллайдере NICA. Представлены результаты идентификации мюонных треков, возникающих в результате распада чармония, и пионных треков в области промежуточных импульсов (1,5–2,5 ГэВ/c). Полученная точность классификатора составляет 77% при сохранении 99% мюонов и подавлении 48% пионов. Эффективность разработанного бинарного классификатора продемонстрирована путем подавления фоновых событий в распадах J/ψ → µµ .
Многофункциональный информационно-вычислительный комплекс ОИЯИ
Многофункциональный информационно-вычислительный комплекс (МИВК) ЛИТ ОИЯИ является ключевым звеном сетевой и информационно-вычислительной инфраструктуры ОИЯИ. МИВК рассматривается как уникальная базовая установка ОИЯИ и играет определяющую роль в научных исследованиях, для проведения которых требуются современные вычислительные мощности и системы хранения. Уникальность МИВК обеспечивается сочетанием всех современных информационных технологий от сетевой инфраструктуры с пропускной способностью от 2х100 Гбит/с до 4х100 Гбит/с, распределенной системой обработки и хранения данных, основанной на грид технологиях и облачных вычислениях, гиперконвергентной вычислительной инфраструктурой на жидкостном охлаждении для суперкомпьютерных приложений. Многофункциональность, высокая надежность и доступность в режиме 24х7x365, масштабируемость и высокая производительность, надежная система хранения данных, информационная безопасность и развитая программная среда являются основными требованиями, которым удовлетворяет МИВК. Надежность и доступность МИВК обеспечивается развитой системой высокоскоростных телекоммуникаций и современной локальной сетевой инфраструктурой, а также надежной инженерной инфраструктурой, обеспечивающей гарантированное энергообеспечение и холодоснабжение серверного оборудования. МИВК является основой для вычислительных экспериментов на ускорительном комплексе NICA. Эксперименты BM@N, MPD и SPD интенсивно используют все вычислительные компоненты и системы хранения данных МИВК. Являясь частью глобальной вычислительной сети LHC, МИВК выступает в качестве Tier1 сайта для эксперимента CMS на LHC и Tier2 сайта, обеспечивающего поддержку экспериментов на LHC и других крупномасштабных мировых экспериментов в области физики высоких энергий. Интегрированная облачная среда государств-членов ОИЯИ ориентирована на поддержку пользователей и экспериментов в России, Китае, США и др. (например, NICA, NOvA, Baikal-GVD, JUNO). Платформа HybriLIT с суперкомпьютером «Говорун» как основным ресурсом для суперкомпьютерных вычислений обеспечивает возможность как по разработке математических моделей и алгоритмов, так и для проведения ресурсоемких расчетов, в том числе на графических ускорителях, позволяющих развивать экосистему для задач ML/DL, анализа больших данных и квантовых вычислений на симуляторах.