L'IA face aux grands problèmes du monde · Physique · arXiv · 2026-10-19
Étude comparative des classifieurs quantiques variationnels et de l'apprentissage automatique classique pour la discrimination $tW-t\bar{t}$ au LHC
Titre original: A comparative study of variational quantum classifiers and classical machine learning for $tW-t\bar{t}$ discrimination at the LHC
Mesurer la production d'un quark top isolé dans le canal tW nécessite de la séparer du bruit de fond dominant tt̄. Cette étude applique un classifieur quantique variationnel à des événements de collision simulés issus des données ouvertes de CMS et le compare à des arbres de décision boostés et à un perceptron multicouche. Elle identifie les régimes d'analyse où le modèle d'inspiration quantique est compétitif avec les méthodes classiques.