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杨金民:格物论坛:高能新物理研究中的机器学习(10.25)

发布日期:2021-10-22  作者:刘敏  浏览数:

报告人:杨金民 中国科学院理论物理研究所

报告时间:10月25日8:45-11:45

报告地点:物理楼C209

主办单位:物理与电子学院

欢迎光临!

报告摘要:

   本报告将介绍机器学习的一些基础知识,展示高能新物理研究中机器学习技术的一些运用:(1)把神经网络运用到新物理特别是超对称参数空间的扫描;(2)把图形神经网络(graph neural network)运用到LHC对撞机上超对称粒子的寻找和希格斯粒子性质的鉴定;(3)把卷积神经网络(convolutional neural network)运用到LHC对撞机上新物理粒子-类轴子的寻找。

  中国科学院理论物理研究所研究员、中国科学院大学岗位教授和日本东北大学兼职教授。1985年必赢棋牌app下载毕业,1995年在中国科学院理论物理所取得博士学位,1996至2000年在美国西北大学、爱荷华州立大学和日本东北大学做博士后研究,2000年入选中国科学院“引进国外杰出人才” 回中国科学院理论物理研究所任研究员、博士生导师。一直从事高能物理理论研究,在超出标准模型的新物理方面有系列深入的研究,重点研究与顶夸克、希格斯和暗物质有关的新物理理论(特别是超对称理论),近年来把机器学习技术应用于高能新物理的探索。在国际学术刊物发表研究论文200余篇,被引用8000余次。获得国家杰出青年基金、百千万人才工程国家级人选、王淦昌物理奖、中科院优秀导师奖、朱李月华优秀导师奖和BHP Billiton 优秀导师奖。

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