3,970 research outputs found

    W/Z + jets and W/Z + heavy flavor production at the LHC

    Full text link
    The ATLAS and CMS experiments at the LHC conduct an extensive program to study production of events with a W or Z boson and particle jets. Dedicated studies focus on final states with the jets containing decays of heavy-flavor hadrons (b-tagged jets). The results are obtained using data from proton-proton collisions at sqrt{s}=7 TeV from the LHC at CERN. The set of measurements constitute a stringent test of the perturbative QCD calculations.Comment: 4 pages, proceedings of the 47th Rencontres de Moriond on QCD and High Energy Interactions, La Thuile, Italy, 10-17 Mar 201

    On radial limit functions for entire solutions of second order elliptic equations in

    Get PDF
    Given a homogeneous elliptic partial di®erential operator L of order two with constant complex coe±cients in R2, we consider entire solutions of the equation Lu = 0 for whic

    Agent communication method in cooperative environment based on the artificial neural networks

    Get PDF
    The problem of communication between cooperating agents in multiagent environments is considered in this paper. An algorithm is proposed that is based in reinforcement learning and recurrent neural networks. Main idea behind the algorithm is to use an additional recurrent network that translates information from internal state of one agent to internal state of another agent. Experimental evaluation is performed on model environment. Experimental results have shown that proposed method is potentially useful but requires additional investigation. В роботі розглядається проблема комунікації кооперуючих агентів у мультиагентних середовищах. Запропоновано алгоритм на основі підходів навчання з підкріпленням з використанням рекурентних нейронних мереж. Головна ідея алгоритму – це використання додаткової рекурентної мережі, яка виконує обмін інформацією між внутрішніми станами двох агентів під час комунікації. Обраний підхід заснований на застосуванні алгоритму A3C, рекурентної нейронної мережі Long Short-Term Memory (LSTM) для керування агентом та додаткової рекурентної мережі (мережі комунікації). Досліджено два варіанта архітектури нейронної мережі. За першою версією агенти спочатку «спілкуються», а потім використовується результат у якості додаткових даних про середовище. Друга версія спочатку аналізує дані про середовище, а потім реалізує «спілкування» агентів, обмінюючись високорівневою інформацією. Проведено експериментальну оцінку запропонованого алгоритму на прикладі модельної задачі. Результати експерименту довели, що запропонований підхід покращує ефективність кооперуючих агентів. Перевагою алгоритму є те, що він не потребує наявності складних та структурованих обчислювальних систем та може бути фізично реалізованим за допомогою дуже маленьких об’єктів, таких, як наприклад макромолекули. В работе рассматривается проблема коммуникации кооперирующих агентов в мультиагентной среде. Предлагается алгоритм на основе подходов обучения с подкреплением с использованием рекуррентных нейронных сетей. Главная идея алгоритма – использование дополнительной нейронной сети, которая выполняет обмен информацией между внутренними состояниями двух агентов во время коммуникации. Предлагаемый подход основан на применении алгоритма A3C, рекуррентной нейронной сети Long Short-Term Memory (LSTM) для управления агентом и дополнительной рекуррентной сети (сети коммуникации). Исследовано два варианта построения архитектуры нейронной сети. Первая версия сначала организовывает взаимодействие агентов, а затем использует результат в качестве дополнительных данных о среде. Вторая версия сначала анализирует данные о среде, а потом коммуницирует, обмениваясь высокоуровневой информацией. Проведена экспериментальная оценка предложенного алгоритма на примере модельной задачи. Результаты эксперимента показали, что предложенный алгоритм улучшает эффективность кооперирующих агентов. Преимуществом алгоритма можно считать то, что он не требует наличия сложных и структурированных вычислительных систем и может быть физически реализован с помощью очень маленьких объектов, таких, как например макромолекулы
    corecore