4.4 Алгоритм поиска адронных струй на основе вейвлет преобразования
Идея о использовании вейвлет преобразования для поиска адронных струй с событиях очень привлекательна из-за свойства вейвлет-преобразования подавлять шум.
Адронной струей называется пучок адронов обладающих большой по сравнению с остальными частицами энергией обладающих небольшими поперечными импульсами друг относительно друга.
Происхождение такой струи объясняется партонной моделью, и трактуется как результат адронизации высокоэнергетичного партона с большим поперечным импульсом. Ниже на рисунке 26 приведена схема струйного события.
Рис.26 Структура струйного события. В ядро-ядерных столкновениях при большой энергии возникает достаточно большое количество вторичных частиц, которые в данном случае следует считать шумом. Идея алгоритма состоит в том, чтобы провести анализ события на каждом слоев предварительно сделанного двумерного вейвлет - разложения, и для каждого из них провести фильтрацию в соответствии со статистикой вейвлет-коэффициентов в слое.
Фильтрация в каждом из вейвлет-слоев проводится следующим образом:
if\Wj\>k*RMS, Wj=0, где RMS- среднеквадратичное отклонение вейвлет коэффициентов слоя, а к - параметр зависящий от множественности. Алгоритм обладает тем преимуществом происходящим от свойств вейвлет преобразования что за один проход алгоритма находятся струи разной ширины. В случае стандартного алгоритма (CDF, UA1) размер конуса фиксируется заранее.
300 260 200
На простой модели с равномерным шумом было проверено, что UA1-style алгоритм, находит струи обнаруженные вейвлет алгоритмом только при ручной подстройки параметров алгоритма.
Еще по теме 4.4 Алгоритм поиска адронных струй на основе вейвлет преобразования:
- 7.6 р-Адическое вейвлет-преобразование 7.6.1 Непрерывное вейвлет-преобразование над Qp
- 7.6.2 р-адическое вейвлет-преобразование с вейвлетом Хаара
- 1.4 Спектральная форма вейвлет-преобразования
- 1.1 Об истории вейвлет-преобразования
- 8.2.2 Вейвлет-преобразование гауссовых пиков
- 3.2 Вейвлет-преобразование случайных функций
- 4.1 Дискретное вейвлет-преобразование
- 4.3.1 Вейвлет-преобразование изображения
- Глава 1.Основные сведения о непрерывном вейвлет-преобразовании
- 8.2.5 Применение вейвлет-преобразования к калибровке пла-стиковых сцинтилляторов в эксперименте NEMO
- 3.4 Непрерывное вейвлет-преобразование в стохастической гидродинамике 3.4.1 О многомасштабном описании турбулентности
- 3.4.2 Многомасштабное разложение уравнений Навье-Стокса с помощью непрерывного вейвлет-преобразования
- Алгоритмы поиска
- 2.1.4. Построение алгоритма поиска нитей
- 1.6.1. Образцы применения алгоритма поиска пунктограммы в предложении
- Приложение 4 Алгоритм распознавания окружностей со случайным поиском для робототехнической системы
- Основы поиска
- 22. особенности видо-временной системы, состав причастных форм, типы спряжения (1-е, 2-е и «общее»), продуктивные типы формообразовательных основ и преобразования чередований в глагольных основах.
- Методологические основы и этапы институциональных преобразований в России
- Симплекс-метод. Основная идея, этапы поиска решений, алгоритм метода.