Deep generative models for fast photon shower simulation in ATLAS

The need for large-scale production of highly accurate simulated event samples for the extensive physics programme of the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider motivates the development of new simulation techniques. Building on the recent success of deep learning algorithms, variational autoencoders and generative adversarial networks are investigated for modelling the response of the central region of the ATLAS electromagnetic calorimeter to photons of various energies. The properties of synthesised showers are compared with showers from a full detector simulation using geant4. Both variational autoencoders and generative adversarial networks are capable of quickly simulating electromagnetic showers with correct total energies and stochasticity, though the modelling of some shower shape distributions requires more refinement. This feasibility study demonstrates the potential of using such algorithms for ATLAS fast calorimeter simulation in the future and shows a possible way to complement current simulation techniques

Abordagens freqüentista e bayesiana para avaliação genética de bovinos da raça Canchim para características de crescimento Frequentist and bayesian approachs for genetic evaluation of Canchim beef cattle for growth traits

Este trabalho foi realizado com os objetivos de: a) comparar os componentes de (co)variância obtidos por meio dos métodos da Máxima Verossimilhança Restrita (REML) e da inferência bayesiana (IB); b) realizar a avaliação genética do peso à desmama (P240) e aos 18 meses de idade (P550) de bovinos da raça Canchim, padronizados ou não para 240 e 550 dias de idade, respectivamente, utilizando-se a metodologia dos modelos mistos e a obtenção dos componentes de (co)variância por REML ou IB; e c) verificar a semelhança entre os animais selecionados considerando-se a avaliação genética realizada com os pesos reais ou padronizados e por meio de abordagens freqüentista ou bayesiana. Foram obtidos os componentes de (co)variância, herdabilidade e correlação genética para P240 e P550. Os valores genéticos obtidos foram utilizados para simular um processo de seleção em que 10% dos touros e 50% das vacas com os maiores valores genéticos aditivos diretos teriam chance de reproduzir. Os componentes de (co)variância e os parâmetros genéticos estimados por REML, na maioria dos casos, foram inferiores às médias a posteriori obtidas por IB. Ocorreram diferenças quanto aos animais selecionados, provavelmente em decorrência das diferenças entre os componentes de (co)variância e dos parâmetros genéticos obtidos. Adotando-se a IB, a inclusão da idade do animal no momento da pesagem como covariável no modelo estatístico não provocou grande alteração dos touros e vacas selecionados.<br>This study aimed to: a) to compare the covariance components obtained by Restricted Maximum Likelihood (REML) and by bayesian inference (BI); b) to run genetic evaluations for weights of Canchim cattle measured at weaning (W240) and at eighteen months of age (W550), adjusted or not to 240 and 550 days of age, respectively, using the mixed model methodology with covariance components obtained by REML or by BI; and c) to compare selection decisions from genetic evaluations using observed or adjusted weights and by REML or BI. Covariance components, heritabilities and genetic correlation for W240 and W550 were estimated and the predicted breeding values were used to select 10% and 50% of the best bulls and cows, respectively. The covariance components obtained by REML were smaller than the a posteriori means obtained by BI. Selected animals from both procedures were not the same, probably because the covariance components and genetic parameters were different. The inclusion of age of animal at weighing as a covariate in the statistical model fitted by BI did not change the selected bulls and cows