AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-21
ハドロニック W ボソンの偏極タギングに向けたブースト・ボソン崩壊からの事前学習
原題: Pretraining on boosted boson decays for polarization tagging of hadronic $W$ bosons
大ブースト下では縦偏極と横偏極の W ボソンが同じ質量と二本枝構造のジェットを作り、崩壊角でしか区別できず、縦偏極は W+ジェット事象の 0.3% しか生じない。偏極サンプルのシミュレーションは高コストであるため、ブースト・ボソン、トップクォーク、QCD の非偏極ジェット 10⁷ 個で point-edge トランスフォーマーを事前学習し、Transformer ブロックを固定したままクラスあたり 783 個のラベル付きジェットでファインチューニングして、偏極情報をどれだけ回復できるかを調べた。事前学習はゼロからの学習を上回るものの、広範なジェット混合での汎用事前学習や部分構造観測量の決定木も同程度に達し、反動ジェットから再構成した生成角はすべてのタッガーを改善して、事象レベルのタッガー化が大きな利得をもたらす。