双重分布与伪分布
Double Distributions and Pseudo-Distributions
AI总结：
本文提出在伪分布框架内利用双重分布形式化方法提取广义部分子分布，确保多项式性质并使 $D$ 项独立，同时讨论了用 DDs 拟合格点提取伪分布的策略。
摘要：
我们描述了在伪分布框架内，基于双重分布形式化方法，进行广义部分子分布格点提取的途径。使用 DDs 的优势在于，由此得到的 GPDs 具有必备的多项式性质，即 GPDs 的 $x$ 和 $ξ$ 依赖性之间的非平凡关联。另一优势是 $D$ 项在 DD 形式化中表现为独立实体，而非 GPDs $H$ 和 $E$ 的一部分。我们将 GPDs 的 $ξ$ 依赖性与相应 DDs 的 $α$ 轮廓宽度联系起来，并讨论了用 DDs 拟合格点提取的伪分布的策略。
英文摘要：
We describe the approach to lattice extraction of Generalized Parton Distributions (GPDs) that is based on the use of the double distributions (DDs) formalism within the pseudo-distribution framework. The advantage of using DDs is that GPDs obtained in this way have the mandatory polynomiality property, a non-trivial correlation between $x$- and $ξ$-dependences of GPDs. Another advantage of using DDs is that the $D$-term appears as an independent entity in the DD formalism rather than a part of GPDs $H$ and $E$. We relate the $ξ$-dependence of GPDs to the width of the $α$-profiles of the corresponding DDs, and discuss strategies for fitting lattice-extracted pseudo-distributions by DDs.
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