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arXiv 2502.04166hep-phhep-ex
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基于神经网络提取非极化横动量依赖分布

A Neural-Network Extraction of Unpolarised Transverse-Momentum-Dependent Distributions

Alessandro Bacchetta, Valerio Bertone, Chiara Bissolotti, Matteo Cerutti, Marco Radici, Simone Rodini, Lorenzo Rossi

AI总结:

本文首次利用神经网络从 Drell-Yan 数据中提取非极化夸克的横动量依赖分布,证明其优于传统参数化方法,为机器学习在强子结构研究中的应用奠定基础。

摘要:

我们首次利用神经网络参数化非微扰部分,从实验 Drell-Yan 数据中提取非极化夸克的横动量依赖分布。我们证明神经网络优于传统参数化方法,能够更准确地描述数据。这项工作确立了使用神经网络探索强子多维部分子结构的可行性,并为基于机器学习技术进行更精确的测定铺平了道路。

英文摘要:

We present the first extraction of transverse-momentum-dependent distributions of unpolarised quarks from experimental Drell-Yan data using neural networks to parametrise their nonperturbative part. We show that neural networks outperform traditional parametrisations providing a more accurate description of data. This work establishes the feasibility of using neural networks to explore the multi-dimensional partonic structure of hadrons and paves the way for more accurate determinations based on machine-learning techniques.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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