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English(EN) S-matrix informed neural networks for amplitude analysis

新的神经网络方法从物理数据中学习散射幅度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了基于S矩阵的神经网络（SINNs），用于从实验数据中重建散射幅度。这种新颖的方法在遵循基本物理原理的同时，直接从数据中学习幅度。一种新的数据选择方法识别出与这些原理以及彼此一致的实验，并将其应用于$\pi\pi$散射，以生成可重用的幅度和相关的、无固定函数形式假设的不确定性。该框架可适应其他散射过程和面临不一致数据的受约束物理问题。 AI

影响 为物理学研究引入了一种新颖的AI方法论，有可能改进高能物理学中的数据分析和模型开发。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Wyatt A. Smith, Arkaitz Rodas, Marius D. Thomas, C\'esar Fern\'andez-Ram\'irez, Giorgio Foti, Lin Qiu, Adam P. Szczepaniak, Alessandro Pilloni ·

    S-matrix 引导的神经网络用于振幅分析

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