<div dir="ltr"><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:5pt"><span style="font-family:Times,serif;color:rgb(0,0,0);background-color:transparent;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><font style="color:rgb(34,34,34);font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;white-space:normal">Dear all,</font></span></p><div><br></div><div>First of all, we wish everyone a happy new year, and hope that 2021 will treat you better than last year.</div><div><br></div><div>Next Monday, we will have this year's first theory seminar. You can find the information below. We are looking forward to seeing you there!</div><div><br></div><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:5pt"><span style="font-family:Times,serif;color:rgb(0,0,0);background-color:transparent;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"></span></p><p class="MsoNormal" style="color:rgb(80,0,80)"></p><div><b><u><span>Theory</span> <span>seminar</span></u></b><br>Monday, January 11th,<font color="#000000"> 1:00 PM</font><br><div><br><b>Patrick Komiske</b> (MIT) will talk about "Simultaneously Unfolding All Observables with Deep Learning".<br><br><u>Abstract:</u></div><div><div name="messageBodySection"><p class="MsoNormal" style="margin:0in;font-family:Calibri,sans-serif"><span style="font-size:13px;color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,sans-serif">Unfolding is the procedure by which the "recorded" detector-level distribution of an observable is corrected for detector effects and other sources of noise to obtain the "true" particle-level distribution. It is a ubiquitous step in the measurement of particle physics quantities, but many procedures in common use </span><span style="font-size:13px;color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,sans-serif">suffer acutely from the curse of dimensionality when trying to unfold multi-differential distributions due to their explicit reliance on histograms. </span><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><font face="Roboto, sans-serif" size="2"><span style="color:rgba(0,0,0,0.87)">In this talk, I will discuss a method, OmniFold, that uses deep learning to take advantage of the full phase-space information at both detector and truth levels to find the maximum likelihood solution to the unfolding problem. OmniFold learns a universal weighting of truth events such that the distribution of any observable can be calculated. The method is demonstrated on simulated Z+jet events at the LHC using the Pythia and Herwig event generators and the Delphes detector package. It is compared to </span></font></span><span style="font-family:Roboto,sans-serif;color:rgba(0,0,0,0.87)">Iterated Bayesian Unfolding, the </span><span style="font-family:Roboto,sans-serif;color:rgba(0,0,0,0.87)">maximum</span><span style="font-family:Roboto,sans-serif;color:rgba(0,0,0,0.87)"> likelihood solution restricted to histograms, on a variety of jet substructure observables, showing equal or improved robustness in all cases. Prospects and challenges for improving future measurements at colliders like the LHC and EIC will be discussed.</span><br></p></div></div><div><br>Bluejeans connection: <a href="https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=https-3A__bluejeans.com_801786278&d=DwMFaQ&c=CJqEzB1piLOyyvZjb8YUQw&r=AIMSQQ81YDyrZuJNGks2qw&m=aT_3J5jjiFmHtFXffqbfPqEY_A73NEWw2ebyFyL_eCA&s=YNm3qgT5e8sJgKfZ9vFA_w--imuXwmeAjg0C4AslLwg&e=" target="_blank">https://bluejeans.com/801786278</a><br><br>Best regards,<br>Astrid, Christos, Filippo</div></div></div>