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Towards a method to anticipate dark matter signals with deep learning at the LHC
Artículo
Acceso abierto Artículo CONICET Digital
Towards a method to anticipate dark matter signals with deep learning at the LHC
Arganda Carreras, Ernesto et al · SciPost Foundation · 2021 · ISSN 2542-4653
We study several simplified dark matter (DM) models and their signatures at the LHC using neural networks. We focus on the usual monojet plus missing transverse energy channel, but to train the algorithms we organize the...
Idioma eng
Acceso abiertoRuta libre sin proxy. Acceso recomendado cuando no hay suscripción activa.
Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
LAMMPS - a flexible simulation tool for particle-based materials modeling at the atomic, meso, and continuum scales
Artículo
Material complementario disponible Artículo OpenAlex
LAMMPS - a flexible simulation tool for particle-based materials modeling at the atomic, meso, and continuum scales
Aidan P. Thompson; Hasan Metin Aktulga; Richard Berger; Dan Bolintineanu; William M. Brown; Paul Crozier; Pieter J. in ’t Veld; Axel Kohlmeyer · Computer Physics Communications · 2021
Since the classical molecular dynamics simulator LAMMPS was released as an open source code in 2004, it has become a widely-used tool for particle-based modeling of materials at length scales ranging from atomic to mesos...
Idioma en
Material complementario disponibleEl enlace apunta a material asociado, anexos, tablas, datos o página complementaria. No se marca como libro/texto completo.
Material complementario
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