Update of Parton Distributions at NNLO
我们提出了一套新的部分子分布在NNLO。由于理论处理的改进，这些与NNLO以前可用的数据集不同。特别是，我们包括一个完整的治疗重口味的区域附近的夸克质量。这样，一个基本上完整的NNLO部分子的第一次。改进后的处理方法使胶子和重夸克的分布发生了明显的变化，在NNLO处的QCD耦合值增大，α_S（M_Z^2）= 0.1191 +/- 0.002（expt.）+/- 0.003（理论）。间接地，这也导致了在小x处轻部分子的变化，并修改了我们对LHC产生W和Z的预测。以及最适合的一套部分子，我们还提供了30个额外的集合，代表使用海森方法获得的部分子的不确定性。
2007-09-27 hep-ph
A second update on double parton distributions
我们提出了两个等价的一致性检查的动量和规则的双重部分子分布，并显示了列入所谓的非均匀项，以保持正确的纵向动量相关的重要性。我们进一步详细讨论了在非齐次项的基础上分裂的运动学，并在不同的虚度下修正了双部分子分布演化方程。
2014-05-12 hep-ex hep-ph
Update and Comparison of Nuclear Parton Distribution Functions and Neutrino DIS
我们比较了中微子深度非弹性散射（DIS）的核修正因子与核部分子分布函数（nPDF）的标准分析。我们专注于最精确的中微子DIS数据NuTeV和核PDF来自带电轻子DIS和Drell-Yan数据的分析之间的差异。
2012-06-11 hep-ph nucl-th
Theory updates for parton distributions in Hessian formalism
CERN（欧洲核子研究中心）；University of Jyväskylä（于韦斯屈莱大学）；Helsinki Institute of Physics（赫尔辛基物理研究所）
提出一种结合重加权与去加权的新方法，在Hessian形式主义中实现理论更新对部分子分布全局分析的影响评估，并通过更新中微子DIS双缪子产生处理验证其应用。
2026-09-09 hep-ph
The neural network approach to parton distributions
介绍了部分子分布函数全局拟合的神经网络方法。首先，我们回顾了以往的工作，无偏参数化的深度非弹性结构函数的不确定性的忠实估计，然后我们总结了神经网络部分子分布拟合的现状。
2005-10-05 hep-ph
Pionic Parton Distributions Revisited
利用组分夸克模型的约束条件，我们仅根据πN Drell-Yan数据确定的价密度和已知的核子的海和胶子分布，利用最新更新的类价输入核子的部分子密度，计算了π介子的胶子和海夸克含量.由此得到的g^π（x，Q^2）和\bar{q}^π（x，Q^2）的小x动力学QCD预言是唯一的和无参数的。在LO和NLO中给出了π介子部分子分布的简单解析参数化。这些结果和参数化将是重要的，除其他事项外，更新配方的部分子分布的真实和虚拟的光子。
1999-03-08 hep-ph
The neural network approach to parton fitting
我们介绍了神经网络方法的整体拟合的部分子分布函数。首先，我们回顾了以往的工作，无偏参数化的深度非弹性结构函数的不确定性的忠实估计，然后我们总结了神经网络部分子分布拟合的现状。
2005-05-12 hep-ph
The photon parton distribution function: updates and applications
本文回顾了利用电子-质子散射实验测量的质子结构函数确定光子PDF的方法，该方法将误差降至约2%，并介绍了相关进展。
2024-08-22 hep-ph
The neural network approach to parton distribution functions
我们介绍了神经网络的方法参数化的部分子分布。经过一般性的介绍，我们详细介绍了我们的方法参数化的实验数据，基于Monte Carlo方法和神经网络的组合。我们首先在三种不同的情况下应用这种策略：质子结构函数，强子τ衰变和B介子衰变谱。最后，我们描述了神经网络方法应用于参数化的部分子分布函数，并提出结果的非单态部分子分布。
2006-07-11 hep-ph
Neural Network Generalized Parton Distributions (NNGPD)
University of Virginia（弗吉尼亚大学）
本文提出基于深度学习的框架，用于从实验数据和LQCD结果中提取广义部分子分布，以探索质子结构。
2026-05-13 hep-ph
Predictions for the $γγ$ total cross-section in the TeV region: an update
在这次演讲中，我们提出了一个更新的$γγ$总截面在TeV区域的模型预测。该更新包括使用Bloch-Nordsieck模型计算横向空间部分子重叠函数的$γγ$横截面的初步结果、使用最近可用的光子部分子密度的CJLK参数化以及扩展到与计划的CLIC对撞机相关的更高能量的$γγ$。
2003-03-04 hep-ph
Progress on neural parton distributions
我们给出了一个状态报告的确定一组部分子分布的神经网络的基础上。特别是，我们总结了非单线态夸克分布的确定NNLO，我们比较它与使用其他方法得到的结果，我们讨论了它的使用确定$α_s$。
2007-06-14 hep-ph
Neural network determination of parton distributions: the nonsinglet case
我们提供了一个确定的等三重态夸克分布从现有的深-非弹性数据使用神经网络。我们给出了一个一般性的介绍神经网络方法的部分子分布，它提供了一个解决方案的问题，构建一个忠实的和公正的概率分布的部分子密度的基础上可用的实验信息。我们详细讨论的技术是必要的，以构建一个Monte Carlo表示的数据，构建和发展神经部分子分布，并训练他们在这样一种方式，正确的统计特征的数据被复制。我们提出的结果应用这种方法来确定的非单重夸克分布的次-到-次-到-领先的顺序，并比较它们与使用其他方法得到的。
2007-01-16 hep-ph
The t-tbar cross-section at 1.8 and 1.96 TeV: a study of the systematics due to parton densities and scale dependence
我们更新的t-tbar生产截面在Tevatron的理论预测，考虑到最新的测定系统的不确定性提取的质子部分子密度。
2003-03-11 hep-ph
Neural network approach to parton distributions fitting
我们将展示神经网络在提取强子结构信息方面的应用。对实验数据进行蒙特卡罗模拟，以正确地再现数据误差和相关性。然后通过遗传算法在每个蒙特卡洛副本上训练神经网络。结果质子和氘的结构功能，和非单线态部分子分布将显示。
2005-10-18 hep-ph
Updated Lattice Results for Parton Distributions
我们提供了一个分析的x-依赖裸非极化，螺旋度和横向等矢量部分子分布函数（PDF）的晶格计算采用（最大）扭曲质量费米子。计算出的PDF的x依赖性类似于现象学参数化之一，这一特征使这种方法非常有前途。此外，我们应用动量拖影的相关矩阵元素来计算晶格PDF，并找到一个大的改善因子相比，传统的高斯拖影。这使我们能够将分布的晶格计算扩展到更高的核子动量值，这对于将来可靠提取PDF的前景至关重要。
2017-07-11 hep-lat hep-ph
Nuclear Parton Distributions from Neural Networks
在这方面的贡献，我们提出了一个状态报告，对核部分子分布函数（nPDF）的分析，使用NNPDF方法的最新进展。我们讨论了如何NNPDF拟合方法可以扩展到占原子质量数$A$的依赖性，并引入新的算法，以提高NNPDF框架内的神经网络参数的训练。最后，我们提出了一个nPDF适合中性电流深非弹性轻子核散射数据的初步结果，并演示了如何可以验证新的拟合方法通过封闭测试。
2018-11-14 hep-ph
Updated flexible global parametrization of generalized parton distributions from elastic and deep inelastic inclusive scattering data
本文提出了夸克、反夸克和胶子部分中广义部分子分布的更新柔性全局参数化，结合深度非弹性散射数据、弹性形状因子及格点QCD约束，严格推导了部分子分量并量化了不确定性。
2025-11-04 hep-ph nucl-th
Generalized Parton Distributions and Deeply Virtual Compton Scattering
我们提出了一种方法，它允许提取理论信息的实验数据和观测量的有限的集合，形成了一般的约束下的系统。它已被应用到核子结构领域，在广义部分子分布（GPD）的域。我们利用这篇评论删除了我们在以前的作品中使用的几个近似值，并使用最新发布的数据更新了我们的结果。
2014-12-15 hep-ph
Artificial neural network modelling of generalised parton distributions
我们讨论了使用机器学习技术在有效的广义部分子分布（GPD）的非参数建模，鉴于其未来的提取实验数据。目前的GPD参数化遭受模型依赖性，减少其对现象学的影响，并带来未知的系统性估计的数量，如梅林时刻。在这项研究中提出的新策略允许描述GPD的方式满足理论驱动的约束，保持模型的依赖性最小。更好地掌握系统效应的控制，我们的工作将有助于GPD现象学在新一代实验开始的精确时代实现其成熟。
2021-12-20 hep-ph
Higgs Production at the LHC: an Updated Signal-to-Background Analysis
本文遵循hep-ph/9611397，其中更新的计算截面和分支比相关的标准模型希格斯现象在LHC。在这里，我们通过进行更新的信号背景分析来完成这项研究。我们目前的结果通过使用精确的矩阵元计算部分子水平的所有过程中，通过利用最近的部分子分布拟合HERA结构函数数据和最近的值的电弱输入参数。截面和分布给出了两个对撞机的能量，$\sqrt s_{pp}=10$ TeV和14 TeV。事件发生率和意义进行了讨论的两个可能的值的积分亮度，10 fb $^{-1}$和100 fb $^{-1}$。
1996-12-10 hep-ph
Reweighting a parton shower using a neural network: the final-state case
使用QCD计算，其中包括通过部分子簇射算法的软共线矩阵的重新确认，目前是不可能的PDF拟合，由于计算成本高的PDF的每个变化的评估可观的。不幸的是，插值方法，否则适用于克服这个问题是不容易推广到所有阶部分子簇射贡献。相反，我们提出了一个近似训练的神经网络的基础上预测的影响，不同的输入参数的部分子簇射的截面在一个给定的可观察的bin，插值之间的变化的训练数据集。这第一次出版物的重点是提供一个证明的原则的方法，通过改变淋浴依赖于$α_\text{S}$的简化淋浴模型和一个完整的淋浴实现三个不同的观测，领先的排放规模，排放量和推力事件的形状。扩展到PDF依赖的初始状态淋浴演化，这是需要的应用程序的PDF适合是留给即将出版的。
2018-10-08 hep-ph
Parton Distributions for the LHC
我们提出了一个初步的更新NLO部分子分布。首次定量地提取了由CCFR和NuTeV双μ子截面确定的奇异夸克和反夸克分布及其不确定性。来自HERA和Tevatron的额外喷流数据改进了我们的胶子提取。轻子不对称性数据和中微子结构函数改善了味分离，特别是限制了下夸克价分布。
2007-06-04 hep-ph
Update of a Multi-Phase Transport Model with Modern Parton Distribution Functions and Nuclear Shadowing
多相输运（AMPT）模型已经成功地解释了相对论性重离子碰撞中的大量观测数据。在这项工作中，我们实现了一套现代的自由质子部分子分布函数和一个碰撞参量依赖的核阴影的AMPT模型。根据$\sqrt s \sim $ 4 ~ 13 TeV能量范围内的$pp$和$p \bar p$总截面和非弹性截面的实验数据，重新调整两组分初始条件模型的参数，研究了$pp$和$AA$碰撞中的粒子产生.我们表明，更新的AMPT模型与弦熔化可以合理地描述整体粒子产额和横向动量谱的$pp$和$AA$碰撞在RHIC和LHC的能量后，我们引入了核标度的小喷流横向动量截止$AA$碰撞在LHC的能量，是由彩色玻璃凝聚体。由于重味和高$p_{\rm T}$粒子是由微扰QCD过程产生的，因此直接依赖于原子核的部分子分布函数，更新后的AMPT模型有望对这些观测量提供更可靠的描述。
2019-03-08 hep-ph nucl-ex nucl-th
Update on nCTEQ PDFs: nuclear PDF uncertainties and LHC applications
我们提出了更新的nCTEQ核部分子分布函数的错误，包括介子生产数据从RHIC。我们将它们与其他组的结果进行比较，并提出了选定的LHC应用。
2014-08-05 hep-ph
Parton Fragmentation Functions Extracted with a Physics-Informed Neural Network
Central China Normal University（华中师范大学）；Fudan University（复旦大学）
基于物理信息神经网络提取部分子碎片化函数，提升非微扰量的提取效率与通用性。
2026-01-28 hep-ph
Radiative Parton Model Analysis of Recent Polarized DIS Data
在辐射部分子模型的框架下，结合最近的实验结果，对纵向极化的轻子-核子深度非弹性散射中的自旋不对称性A1^N（x，Q^2）和部分子分布Δ f（x，Q^2）进行了更新的次领先阶（NLO）QCD分析.简要回顾了辐射部分子模型分析的理论框架和主要特点。极化结构函数g_1^N（x，Q^2）的小x行为以及极化胶子分布δ g（x，Q^2）的形状仍然很难受到现有固定目标数据的约束。
1997-10-16 hep-ph
The NNPDF2.2 Parton Set
我们提出了一种方法开发的NNPDF合作，允许新的实验数据纳入现有的一组部分子分布函数，而不需要一个完整的改装。可以通过为集合的每个成员分配由贝叶斯推断确定的唯一权重来更新PDF的蒙特卡罗集合。因此，重新加权的集合表示以旧数据和新数据为条件的PDF的概率密度。这种方法适用于列入W轻子不对称数据到NNPDF2.1拟合产生一个新的PDF集，NNPDF2.2。
2011-12-20 hep-ph
Polarized Parton Densities in the Nucleon
我们提出了一个新的非线性光学量子色动力学分析的世界数据的包容性极化深非弹性散射。与我们以前的分析相比：i）更新了g_A和a_8=3F-D的值; ii）对输入的非极化部分子密度采用了MRST '99参数化而不是MRST'98参数化; iii）分析中包括了最近SLAC E155质子对自旋不对称性A1的数据。一组新的极化部分子密度提取的数据和不同的正性约束的结果的敏感性进行了讨论。
2001-06-20 hep-ph
Dynamical Parton Distributions Revisited
动力学部分子密度，产生的辐射从价输入在一些低分辨率的规模，面临着最近的小x深非弹性和其他硬散射过程的数据。结果表明，在理论的不确定性，我们以前（1994年）的动力学/辐射部分子分布与最近的数据是兼容的，仍然适用于目前可用的次领先阶计算的精度范围内的限制。由于最近的高精度测量，我们还提出了一个更新的，更准确的版本，我们的（类价）动态输入分布。此外，我们的微扰稳定的无参数动力学预言被推广到了极小x区域10^-8 ~< x ~< 10^-5，这与超高能宇宙线和中微子天文学有关。
1998-06-18 hep-ph
Intrinsic transverse parton momenta in deeply inelastic reactions
内禀横向部分子动量pT在理解半包容深度非弹性散射（SIDIS）和Drell-Yan过程（DY）中的方位角/自旋不对称性中起着重要作用。我们审查和更新目前已知的pT从这些过程。特别是，我们解决的问题，在何种程度上的数据支持流行的高斯模型的PT分布。我们发现，高斯模型的工作非常好，并观察到内禀横动量在SIDIS和DY是兼容的，这是一个支持的因式分解方法。作为一个副产品，我们恢复一个简单但实用的方式考虑到能量依赖的PT分布。
2010-03-10 hep-ph
Parton distributions at high x
利用SLAC F_2数据的核相关性，通过对氘核束缚效应的修正，从NMC氘核结构函数F_2（d）/F_2（p）的比值中提取了下（d）和上（u）部分子分布函数（PDF's）的比值。需要对标准PDF中的d夸克分布进行重大修正，特别是在高x下。修正后的d/u比与QCD预言的x=1时的0.2一致。最近的CDF W不对称数据使用PDF的校正的d/u比的预测给出了更好的协议在大的快度。使用更新的d/u比和最新的alpha_s的世界平均值，我们对F_2和R的所有DIS数据进行了NLO全局拟合，并使用Renormalon模型和经验模型估计了较高扭曲贡献的大小。我们发现，随着alpha_s的更新值，更高的扭曲项的幅度是以前的分析值的一半。在加入目标质量和高扭转修正后，标准的d/u比的非线性光学PDF描述了x=1.0以下的SLAC F_2数据。当在NNLO中重复分析时，我们发现额外的NNLO对R的贡献占了NLO拟合中提取的大部分较高扭曲效应。在NNLO中的分析表明，R、F_2和xF_3中的高捻效应（如GLS求和规则）是很小的。
1998-06-24 hep-ph
Polarization Effects in Standard Model Parton Distributions at Very High Energies
我们更新了参考文献的早期工作。arXiv：1703.08562和arXiv：1712.07147在完整的标准模型中的部分子分布函数，包括规范玻色子极化，非零输入电弱玻色子PDF和大粒子的下一个领先阶的重新计算。
2018-08-23 hep-ex hep-ph
Parton distributions, d/u and higher twists at high x
我们从NMC测量的氘质子结构函数F_2（d）/F_2（p）的比值中提取了下（d）和上（u）部分子分布函数（PDF's）的比值。我们使用从SLAC F_2数据的核依赖性中提取的氘核的核结合效应的校正。需要对标准PDF中的d夸克分布进行重大修正，特别是在高x下。修正后的d/u比与QCD预言的x=1时的0.2一致。用修正的d/u比的PDF对强子对撞机中W不对称性的预测与最近的CDF数据在大快度下吻合得更好。使用更新的d/u比和最新的alpha_s的世界平均值，我们对F_2和R的所有DIS数据进行了NLO全局拟合，并使用Renormalon模型和经验模型估计了较高扭曲贡献的大小。我们发现，随着alpha_s的更新值，更高的扭曲项的幅度是以前的分析值的一半。在加入目标质量和高扭转修正后，标准的d/u比的非线性光学PDF描述了x=1.0以下的SLAC F_2数据。当在NNLO中重复分析时，我们发现额外的NNLO对R的贡献占了NLO拟合中提取的大部分较高扭曲效应。在NNLO中的分析表明，R、F_2和xF_3中的高捻效应（如GLS求和规则）是很小的。
1998-06-23 hep-ph
Neural-network analysis of Parton Distribution Functions from Ioffe-time pseudodistributions
我们从格点量子色动力学数据中提取了两个非单线态核子的部分子分布函数，得到了约化的Ioffe-time赝分布。我们进行这样的分析NNPDF框架内，考虑来自不同的晶格合奏的数据，并详细讨论了处理的不同来源的系统学参与的适合。我们介绍了一个照顾系统学的配方，并使用它来执行我们的光锥PDF的提取。
2021-01-06 hep-lat hep-ph
NLO+NLL squark and gluino production cross-sections with threshold-improved parton distributions
我们提出了更新的预测的截面的对生产的夸克和胶子在大型强子对撞机运行II。首先，我们使用NNPDF3.0NLO全局分析更新了基于NLO+NLL部分子截面的计算。这项研究包括从高阶，PDF和强耦合的理论不确定性的充分表征。然后，我们探讨了最近的NNPDF3.0 PDF的计算与NLO+NLL阈值重申的影响。我们发现，阈值改进的PDF引起的结果的移位是在基于NLO PDF的计算的总理论不确定性带内。然而，我们还观察到，截面的中心值以定性和定量的方式进行了修改，说明了使用阈值改进的PDF与图形化的部分截面的相关性和影响。基于NNPDF3.0 NLO的更新的NLO+NLL截面以NLL快速格式公开提供，并且应该是解释运行II中搜索超对称粒子的重要成分。
2016-01-04 hep-ex hep-ph
Neural Network Representation of Generalized Parton Distributions (NNGPD)
Old Dominion University（老道明大学）；University of Virginia（弗吉尼亚大学）；New Mexico State University（新墨西哥州立大学）；Tufts University（塔夫茨大学）；Michigan State University（密歇根州立大学）
本文提出基于神经网络的广义部分子分布建模框架NNGPD，通过物理驱动的积分关系约束灵活函数，结合实验和理论信息训练，验证了神经网络在约束下重建GPD的可行性。
2026-05-07 hep-ph
Extraction of Pion Unpolarized Quark and Gluon Generalized Parton Distributions using Deep Neural-Networks
Institute of Physics, Academia Sinica（中央研究院物理研究所）；Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理技术学院）；Doaba College（多巴学院）
本研究采用物理信息神经网络（PINN）结合JAM21、xFitter的PDF及实验、格点QCD数据，提取π介子的非极化夸克与胶子广义部分子分布，得到与格点结果吻合的分布，为强子断层扫描提供新途径。
2026-08-10 hep-ph
Experimental Uncertainty Propagation in Neural Network Extraction in Hadronic Physics
University of Virginia（弗吉尼亚大学）
本文研究强子物理中神经网络提取的实验不确定度传播，探究仪器与分析对拟合和模型不确定度的贡献，通过伪数据验证准确不确定度传播对获取可靠物理结果的关键作用。
2026-08-25 hep-ph
Self-Organizing Maps and Parton Distributions Functions
本文提出了一种基于自组织映射神经网络从高能实验数据中提取部分子分布函数的方法。我们说明了我们的新程序，特别是有用的分析，从数据中提取广义部分子分布的功能。我们给出了定量的结果，我们初步分析的部分子分布函数从包容性深非弹性散射。
2010-08-25 hep-ph
NNPDF1.0 parton set for the LHC
我们提出了第一个NNPDF全套的部分子分布函数从一个全面的DIS分析。这种方法，结合使用神经网络作为插值函数的PDF空间中的概率测度的蒙特卡罗采样，提供了一个忠实的和统计上合理的部分子分布的不确定性的确定。详细讨论了拟合的特点和结果，并作了初步的唯象分析
2008-09-22 hep-ph
New approach to the Parton Distribution Functions: Self-Organizing Maps
我们提出了一个部分子分布函数（PDF）的拟合技术，这是基于一个交互式神经网络算法使用自组织映射（SOM）。SOM是基于空间有序神经元之间竞争学习的可视化算法。我们的SOM是用随机生成的PDF样本训练的。在每次优化迭代中，PDF根据用户定义的特征在SOM上聚类，并选择最有希望的候选者作为后续迭代的种子。因此，我们的主要目标是提供一个拟合过程，在与全球分析和标准神经网络方法的差异，允许通过在拟合过程的各个阶段启用用户交互来增加对系统偏差的控制。
2008-11-03 hep-ph
Radiatively Generated Parton Distributions of Real and Virtual Photons
利用最近更新的π介子和质子的部分子分布，用微扰类点和非微扰强子（VMD）分量表示实（P^2=0）和虚（P^2 \neq 0）横光子γ（P^2）的部分子含量。由此得到的无参数且微扰稳定的LO和NLO部分子密度f^{γ（P^2）}（x，Q^2）在P^2中是平滑的，并且适用于所有P^2 >= 0的情况，只要γ（P^2）在Q^2 >> P^2的尺度下被探测，其中横向光子也主导物理相关的截面。给出了结构函数F_2^{γ（P^2）}（x，Q^2）和f^{γ（P^2）}（x，Q^2）的预测，并与所有有关的实光子数据以及最近从DISep双射事件中提取的虚光子数据进行了比较。我们预测的部分子分布的简单的解析参数化的真实光子在LO和NLO，和虚拟光子在LO，在足够的精度，也可以用于NLO-QCD。
1999-03-18 hep-ph
Self-Orgazing Maps Parametrization of Parton Distribution Functions
我们描述了一种新的方法来提取部分子分布函数在非极化和极化的情况下，基于一种类型的神经网络，自组织映射。我们的下一个领先订单分析的初步定量结果，提出了非极化的情况下。
2010-08-12 hep-ph
Unbiased determination of polarized parton distributions and their uncertainties
我们提出了一个确定的一组极化部分子分布（PDF）的核子，在下一个领先的顺序，从一组全球性的纵向极化深非弹性散射数据：NNPDFpol1.0。该决定是基于NNPDF方法：蒙特卡罗方法，神经网络作为无偏插值，以前应用于非极化部分子分布的测定，并设计提供一个忠实的和统计上合理的PDF不确定性表示。我们介绍了我们的数据集，它的统计特征，以及它的蒙特卡罗表示。我们总结了用于解决极化演化方程的技术和它的基准测试，以及用于计算物理可观测量的方法。我们回顾了NNPDF方法的参数化和拟合的神经网络，用于确定最佳拟合的算法，其适应极化的情况下。最后，我们提出了我们的极化部分子分布。我们讨论了它的统计特性，测试其稳定性后的各种修改的拟合过程，并将其与其他最近的极化部分子集，特别是获得预测极化的第一时刻的PDF的基础上it.We发现，胶子的不确定性，并在较小程度上奇怪的PDF，大大低估了在以前的测定。
2013-03-28 hep-ph
Differentiable Principal-Value Inversion for Neural-Network Extraction of Generalized Parton Distributions
University of Virginia（弗吉尼亚大学）
提出一种可微主值积分变换的神经网络方法，从康普顿形状因子非参数提取广义部分子分布，解决奇异核线性积分反演问题，实现模型无关的三维强子结构重建。
2026-11-05 hep-ph
Towards a global analysis of generalized parton distributions
我们讨论了GPD现象学的复杂性，评论了全球分析的技术需求，并报告了模型和神经网络适合非极化质子的光子电产生。我们还指出Radyushkin的双重分布模型是一个“全息”GPD模型。
2010-08-16 hep-ph
An update on nuclear PDFs at the LHeC
本文根据核部分子分布函数（PDF）全球分析前沿的最新进展，讨论了在大型强子-电子对撞机上测量PDF的前景。
2017-09-25 hep-ex hep-ph
CTEQ-TEA group updates: Photon PDF and Impact from heavy flavors in the CT18 global analysis
我们讨论了最近的CTEQ-TEA组活动后发表的CT 18全球分析的部分子分布函数（PDF）的质子。特别是，我们讨论了一个新的计算质子中的光子含量，称为CT 18勒克斯和CT 18 qed PDF，和新的魅力和底夸克生产截面测量在HERA的CT 18全球分析的影响。
2021-10-21 hep-ph
xFitter Updates: Probing Z Boson Couplings with Forward-Backward Asymmetry
本研究更新了用于部分子分布函数全局拟合的xFitter框架，利用前后向不对称性探究Z玻色子耦合敏感度，结合有效方法与LHC全样本模拟数据评估耦合精度，并对比未来对撞机预测以揭示其对Z玻色子相互作用研究的潜在价值。
2024-08-13 hep-ph
Parton distributions for the LHC
我们提出了更新的领先阶，下一个领先阶和下一个到下一个领先阶部分子分布函数（“MSTW 2008”）确定从全球分析的硬散射数据的标准框架内的领先扭转固定阶共线因式分解的MSbar计划。这些部分子分布取代了以前可用的“MRST”集，并应用于第一次LHC数据采集和相关的理论计算。新的数据集拟合包括CCFR/NuTeV dimuon截面，这限制了奇怪的夸克和反夸克的分布，和Tevatron运行II的数据包括喷流生产，轻子电荷不对称的W衰变和Z快度分布。使用新的动态过程的协方差矩阵的每个特征向量的拟合数据点上的实验误差的Underweight传播。我们讨论了主要的变化相比，以前的MRST拟合，简要比较部分子分布得到其他拟合组，并给出预测的W和Z总截面在Tevatron和LHC。
2009-07-07 hep-ph
MRST Global Fit Update
我们讨论了最新的数据对MRST全球分析的影响-特别是新的高E_T喷流数据及其对胶子和新的小x结构函数数据的影响。根据这些新的数据，我们还考虑预测的不确定性依赖于部分子分布的物理量，集中在W横截面在强子对撞机。
2001-06-07 hep-ph
Reconstructing parton distribution functions from Ioffe time data: from Bayesian methods to Neural Networks
用第一性原理格点量子色动力学计算强子的部分子分布函数或分布振幅是一个中心的开放问题。在这项研究中，我们提出和评估的效率选择的方法，逆问题重建完整的$x$依赖的PDF。我们的出发点是所谓的Ioffe时间PDF，它可以从欧几里得时间计算结合匹配过程访问。使用现实的模拟数据测试，我们发现，不适定的不完全傅立叶变换的重建需要仔细的正则化，贝叶斯方法以及神经网络是有效和灵活的选择。
2019-01-16 hep-lat hep-ph nucl-th
Invertible Networks or Partons to Detector and Back Again
对于正向和反向具有物理意义的模拟，可逆神经网络特别有用。一个有条件的INN可以在高水平的可观测量方面反转探测器模拟，特别是在LHC的ZW生产。它允许对每个事件进行统计解释。接下来，我们考虑到QCD喷流的数量是可变的。我们展开探测器效应和QCD辐射到一个预定义的硬过程，再次与每事件概率解释部分子级相空间。
2020-10-01 hep-ph
