• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • HSE University
  • Publications
  • Articles
  • Cherenkov detectors fast simulation using neural networks
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Priority areas
  • business informatics
  • economics
  • engineering science
  • humanitarian
  • IT and mathematics
  • law
  • management
  • mathematics
  • sociology
  • state and public administration
by year
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • More
Subject
News
October 6, 2026
International N5 Symposium ‘Neural Networks and Nonlinearity in Nizhny Novgorod Brings Together Scientists from Russia and Serbia
The International N5 Symposium ‘Neural Networks and Nonlinearity in Nizhny Novgorod’ was held at the Nizhny Novgorod House of Scientists from September 23 to 26. The event was organised by HSE University–Nizhny Novgorod and the Nizhny Novgorod House of Scientists, with the participation of Sberbank and the Institute of Physics Belgrade. The symposium was held for the second time: the first conference took place in 2025 and attracted considerable interest from the academic community.
October 5, 2026
‘The Climate Transition Is Not Necessarily a Limitation for Business
Linara Khadimullina works in the field of low-carbon development. In an interview with the Young Scientists of HSE project, she spoke about why nature is not just a beautiful backdrop, her research on the role of sustainable corporate governance in reducing greenhouse gas emissions, and growing plants as a source of inspiration.
October 5, 2026
Africa, Youth, and Civic Dialogue: Public Diplomacy Discussed at HSE University
In late September, HSE University hosted a roundtable discussion titled Civil Society in African Countries and Youth Participation in Public Diplomacy. Representatives of non-governmental organisations from Ghana, Ethiopia, and Russia, along with students from HSE University’s Bachelor’s Programme in Public Administration, discussed how young people without official diplomatic status can influence relations between countries and how the nonprofit sector can remain sustainable amid declining grant funding.

 

Have you spotted a typo?
Highlight it, click Ctrl+Enter and send us a message. Thank you for your help!

Publications
  • Books
  • Articles
  • Chapters of books
  • Working papers
  • Report a publication
  • Research at HSE

?

Cherenkov detectors fast simulation using neural networks

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2020. Vol. 952. No. 0168-9002. P. 161804.
Derkach D., Kazeev N., Ratnikov F., Ustyuzhanin A., Volokhova A.

We propose a way to simulate Cherenkov detector response using a generative adversarial neural network to bypass low-level details. This network is trained to reproduce high level features of the simulated detector events based on input observables of incident particles. This allows the dramatic increase of simulation speed. We demonstrate that this approach provides simulation precision which is consistent with the baseline and discuss possible implications of these results.

Language: English
Full text
DOI
Text on another site
Keywords: машинное обучениеmachine learningфизика высоких энергийExperimental High Energy Physics and Elementary Particles Physicsgenerative adversarial networks
Similar publications
Enhancing Boundary Stability in Decision Trees and Random Forests: A Weighted Sample Duplication Approach
Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25
Decision trees and their ensemble extensions, such as random forests, are widely used as classification models due to their simplicity and interpretability. However, in many real-world tasks where class labels overlap in the feature space, standard decision trees rely on hard splits that create fragile decision boundaries. In these regions, small perturbations in the input ...
Added: October 2, 2026
Proceedings of the Thirty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.
Added: October 1, 2026
Дополнительная коррекция ошибок в каскадном коде с помощью полносвязных нейронных сетей
Portnoy S., Efremov A., Кузьмин В. В., В кн.: Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2026): материалы XXIX Международной научной конференции. Россия, Москва, 21–27 сентября 2026 г.: М.: РУДН, 2026..
В работе рассматривается возможность улучшения помехоустойчивости каскадного кода, состоящего из внутреннего кода Хэмминга (4,3) и внешнего кода Рида — Соломона (7,5) над полем GF(8), за счёт дополнительной кор рекции ошибок на основе машинного обучения. Внешний код декодируется списочным алгоритмом с перебором стираний; рассматриваются списки дли ной 5 и 10 комбинаций. Для компенсации потерь помехоустойчивости при ...
Added: September 26, 2026
Использование методов машинного обучения для повышения эффективности систем противодействия многоэтапных кибератак
Lebedev O. B., Левченко Д. Д., Черкасов Р. И., Инженерный вестник Дона 2026 № 2(134) Статья 7
This article analyzes the impact of artificial intelligence (AI) and machine learning technologies on the development and transformation of cyberthreats and the creation of highly effective cyberdefense systems. Key trends in AI evolution are discussed, including data-, model-, application-, and human-centric approaches, and their role in shaping both defensive and offensive capabilities. It is shown ...
Added: September 12, 2026
Модель глубокого обучения для автоматизированной интерпретации медицинских электрофизиологических данных
Lebedev O. B., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
This paper describes the development of a neural network model for automated analysis of medical data in electrophysiology based on deep learning methods. The relevance of this work stems from the growing need to improve the objectivity, speed, and accuracy of processing complex spatiotemporal signals, such as ECG or EEG. Convolutional neural networks (CNNs), which ...
Added: September 10, 2026
Анализ согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН с помощью иерархической кластеризации
Вохминцев И. В., Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика 2026 Т. 21 № 2
The EAEU and the CSTO are Russia’s principal regional international organisations. Understanding, assessing, and analysing the foreign-policy positions of the countries that belong to them is a matter of the state’s national interests. This determines the purpose of the study: to identify the level and the form of cohesion in the voting of EAEU and ...
Added: September 7, 2026
Анализ безопасности хранения биометрических данных с использованием FaceNet
Starodubov K., Гвасалия Г. В., Карасев П. И., Нано-био-технологии. Тепло- и электроэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей III международной научно-практической конференции (Липецкий государственный технический университет, Липецк, Россия) 2025 С. 219–223
This paper discusses the concept of neural networks, convolutional neural networks, their architecture and their operation principle. The main attention is paid to testing the reliability of storing images of people as embeddings, which are considered to be unrecoverable in the original image. In the course of the research an experiment is carried out: the ...
Added: September 6, 2026
Scalable machine learning approach to disordered 𝑠-wave superconductors
Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin et al., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515
We develop a neural network approach to solve the self-consistent Bogoliubov-de Gennes equations in strongly disordered s-wave superconductors. The method accurately reproduces inhomogeneous gap distributions and generalizes to system sizes far larger than those used in training. It reduces computational scaling from O(N6 ) to O(N2), enabling quantitative analysis of percolation phenomena and the superconductor-insulator ...
Added: September 5, 2026
Асимметрия информации на рынке адвокатских услуг: создание рейтинга методами машинного обучения
Kazun A., Devyatnikov V., Белов М. Д., Вопросы теоретической экономики 2026 Т. 3 № 32 С. 115–135
Как понять, хорош адвокат или нет? В данной статье мы описываем методологию, позволяющую измерять качество юридической помощи через разницу между тем, что предсказывает модель машинного обучения по объективным характеристикам дела, и тем, чем дело закончилось в реальности. Мы исходим из предпосылки, что если у адвоката дела стабильно заканчиваются лучше ожидаемого, то он делает свою работу хорошо. ...
Added: August 28, 2026
Шизофрения и её влияние на лексический уровень языка
Tasenko O., Untila K., Shishkovskaya T. et al., В кн.: Десятая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Пятигорск, 26–30 июня 2024 г.: Пятигорск: ОПиИД УНР ФГБОУ ВО «ПГУ», 2024. С. 328–329.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов, таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. Для шизофрении характерны трудности с поиском слов, приближение слов, то есть  использование сходных по значению с нужным или же описывающих предполагаемое значение, а также использование негативной лексики чаще, чем в группе нормы, в том числе при  описании ...
Added: August 24, 2026
Volatility Forecasting From Econometrics To Artificial Intelligence: A Four-Stage Review Of The Evidence Pipeline From Forecast Accuracy To Portfolio Performance
Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Added: August 23, 2026
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
This paper asks which families of volatility forecasting models create economic value in active trading, and through which integration channel that value is transmitted. Seven models drawn from four families — econometric (GJR-GARCH, HAR-J), gradient boosting (XGBoost, LightGBM), recurrent neural networks (LSTM, GRU) and a hybrid combining HAR-J with boosting — are compared on the ...
Added: August 18, 2026
Can Humor Reveal Dark Personalities? Machine-Learning Detection of the Dark Tetrad
Glinkina L. S., Doptan E., Kosonogov V., Journal of Individual Differences 2026 No. 47(3) P. 132–143
This study investigates a novel method for assessing Dark Tetrad personality traits (Machiavellianism, Narcissism, Psychopathy, Everyday Sadism) through humor evaluation. Traditional self-report measures are limited by response biases, creating a need for indirect behavioral assessment. We hypothesized that individual differences in these traits would correlate with distinct patterns in evaluating visual humor (funniness, perceived kindness/cruelty, ...
Added: July 8, 2026
Сравнение методов автоматической разметки речевых формул в русскоязычном интернет-дискурсе: пилотное исследование
Масленикова А. С., Попова Т. И., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Выпуск 24Issue 24.: M.: Max press, 2026. С. 420–428.
This study focuses on developing and comparing methods for automatic annotation of speech formulas in a corpus of Russian internet comments. Speech formulas are a class of multiword expressions that convey emotional reactions in dialogue. The research material consisted of a corpus of 10,000 comments (157,261 tokens) collected from five Telegram channels. Dictionary-based formal search ...
Added: June 29, 2026
The Use of the Missing Sample Simulation Modeling to Create a Classification Model for Three or More Classes by the Example of the Carbohydrate Metabolism Disorder Degree Detection Problem
Новиков Р. С., Novopashin M., Pozin B., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38
Added: June 26, 2026
К ранжированию значимости факторов дестабилизации в странах Азии и Африки методами машинного обучения
Korotayev A., Chernomorchenko I., Медведев И. А., Восток. Афро-азиатские общества: история и современность 2026 № 3 С. 117–130
This study employs machine learning methods to rank factors contributing to large-scale armed and unarmed destabilization across Asian and African countries. Analysis reveals that African nations demonstrate greater vulnerability to armed destabilization (up to full-scale civil wars), whereas Asian countries are more prone to less violent unarmed forms (mass antigovernment demonstrations, riots, general strikes and ...
Added: June 21, 2026
Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. et al., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
This paper presents a review of artificial intelligence (AI) methods for failure prediction in data center cooling systems, with a focus on the integration of digital twins (DTs), physics-informed learning, and graph-based models. Positioned within complex network science, this review addresses a limitation of conventional graph approaches—their reliance on pairwise connectivity—whereas real-world failures often arise ...
Added: June 10, 2026
Влияние шизофрении на лексический уровень языка
Untila K., Tasenko O., В кн.: Современная лингвистика: ключ к диалогу. Труды и материалы IV Казанского международного лингвистического саммита.Т. 1: СОВРЕМЕННАЯ ЛИНГВИСТИКА: КЛЮЧ К ДИАЛОГУ.: Каз.: Издательство Казанского университета, 2024. С. 221–224.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов – таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. У многих пациентов с диагнозом шизофрения обнаруживаются нарушения речи. Для исследования были отобраны рассказы об истории из жизни из корпуса 3D. В качестве личных историй были собраны ответы на вопросы «Какой самый лучший или запоминающийся ...
Added: June 8, 2026
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Added: June 4, 2026
Влияние новостного фона на оценку компаний-единорогов при IPO: эмпирический анализ на примере американского рынка
Nazarova V., Никитин Е. Ю., Некрашевич Д. А. et al., Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика 2026 Т. 61 № 2 С. 238–263
Первичное публичное размещение (IPO) акций компаний-единорогов сопровождается высокой неопределенностью: к моменту выхода на биржу такие компании, как правило, уже высоко оцениваются инвесторами и широко представлены в медиапространстве, однако уровень их финансовой прозрачности остается ограниченным. В этих условиях особое значение приобретает новостной фон, способный влиять на ожидания инвесторов и восприятие справедливой стоимости акций. Цель исследования заключается ...
Added: May 18, 2026
  • About
  • About
  • Key Figures & Facts
  • Sustainability at HSE University
  • Faculties & Departments
  • International Partnerships
  • Faculty & Staff
  • HSE Buildings
  • HSE University for Persons with Disabilities
  • Public Enquiries
  • Studies
  • Admissions
  • Programme Catalogue
  • Undergraduate
  • Graduate
  • Exchange Programmes
  • Summer University
  • Summer Schools
  • Semester in Moscow
  • Business Internship
  • Research
  • International Laboratories
  • Research Centres
  • Research Projects
  • Monitoring Studies
  • Conferences & Seminars
  • Academic Jobs
  • Yasin (April) International Academic Conference on Economic and Social Development
  • Media & Resources
  • Publications by staff
  • HSE Journals
  • Publishing House
  • iq.hse.ru: commentary by HSE experts
  • Library
  • Economic & Social Data Archive
  • Video
  • HSE Repository of Socio-Economic Information
  • HSE1993–2026
  • Contacts
  • Copyright
  • Privacy Policy
  • Site Map
Edit