Publication

Search for Radiative Leptonic Decay d+ → Γe+νe Using Deep Learning

2025

Résumé

Using 20.3 fb(-1) of e(+) e(-) annihilation data collected at a center-of-mass energy of 3.773 GeV with the BESIII detector, we report on an improved search for the radiative leptonic decay D+ -> gamma e(+)nu(e). An upper limit on its partial branching fraction for photon energies E-gamma > 10 MeV was determined to be 1.2 x 10(-5) at a 90% confidence level; this excludes most current theoretical predictions. A sophisticated deep learning approach, which includes thorough validation and is based on the Transformer architecture, was implemented to efficiently distinguish the signal from massive backgrounds.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/d7eb8324-9624-4ead-bbbd-a3f447d89f22

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Concepts associés (32)

Masse au repos

La masse au repos, masse propre ou encore masse invariante (par opposition à la masse relative ou masse relativiste, dépendante du référentiel), usuellement notée , est la masse inerte d'un corps dans un référentiel inertiel où il est au repos, ou d'un système physique dans un référentiel inertiel où son centre d'inertie est au repos. Elle est principalement utilisée en relativité restreinte et en physique des particules.

Mass in special relativity

The word "mass" has two meanings in special relativity: invariant mass (also called rest mass) is an invariant quantity which is the same for all observers in all reference frames, while the relativistic mass is dependent on the velocity of the observer. According to the concept of mass–energy equivalence, invariant mass is equivalent to rest energy, while relativistic mass is equivalent to relativistic energy (also called total energy).

Transformeur

vignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).

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From recursion to incrementality: return to recurrent neural networks