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神经网络生成了深度虚拟康普顿形状因子的参数化。 (英语) Zbl 1298.81397号

摘要:我们利用神经网络,基于深度虚拟康普顿散射(DVCS)的数据,生成了康普顿形状因子(CFF)的参数化。这种方法提供了一种基本上依赖于模型的拟合程序,它提供了现实的不确定性。此外,它有助于将不确定性从实验数据传播到CFF。我们假设CFF(mathcal{H})占主导地位,并使用HERMES数据对非极化质子的DVCS进行研究。我们在COMPASS II实验的运动学中预测了质子的束流电荷自旋不对称性。

MSC公司:

81伏05 强大的相互作用,包括量子色动力学
81U05型 \(2)-体势量子散射理论
81V10型 电磁相互作用;量子电动力学
82立方32 神经网络在含时统计力学问题中的应用

关键词:

QCD现象学
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参考文献:

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