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可解释的机器学习在高能粒子碰撞中的物理基础研究
我们提出了一种可解释的、物理感知的机器学习模型的实现，能够推断高能粒子碰撞的基础物理，利用最终状态粒子的能量 - 动量四矢量中的信息。我们使用生成对抗网络（GAN）的概念证明了我们的白盒人工智能方法，该方法学习自 DGLAP 型发射子阶级蒙
PDF4 years ago
马尔可夫链蒙特卡罗入门
为初学者提供了关于 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 模拟的介绍，并提供了实际的模拟代码和大部分教材中被跳过的必要细节。此外，还针对 dynamical fermions 进行了专门介绍，并解释了用于模拟的特定
PDF6 years ago
适用于喷注物理的 QCD 感知递归神经网络
本文介绍了一种基于量子色动力学和自然语言的类递归神经网络，该方法在从可变长度集合的粒子四动量中建立任务特定的喷注嵌入方面具有灵活性，在所有稳定粒子上操作的事件级分类器首次展示了类比从单个喷注（句子）扩展至完整事件（段落）的能力。
PDF7 years ago
研究 QCD 模拟的临界减速
针对 QCD 模拟中拓扑场的严重致命减速问题，本文研究了当今模拟使用的格点间距范围内的问题严重程度，并提出了一种给出更可靠误差估计的方法。
PDF15 years ago
QCD 中难度过程的因式分解
本文总结了 QCD 中困难过程的标准分解定理并描述了其证明。
PDF20 years ago
ALPGEN, 用于生成强相互作用发生的硬多粒子过程的产生器
本文提出一种新的事件发生器 ALPGEN，用于研究强子碰撞中的多粒子硬过程，该代码能够计算感兴趣的大量部分水平进程的确切矩阵元素，并生成粒子级事件，为最终的有色和味道的状态提供了完全的信息。
PDF22 years ago