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English(EN) Learning Transverse Momentum Distributions from Raw Scattering Events via Conditional Diffusion

扩散模型在粒子物理数据提取方面取得进展

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种新的条件扩散模型，用于从原始散射事件数据中提取横向动量依赖性部分子分布函数（TMD PDFs）。这种方法绕过了依赖参数化函数形式的传统方法，提供了更大的灵活性并简化了不确定性量化。该模型在 CLAS12 实验的模拟数据上进行了测试，证明了其在事件统计量有限的情况下准确恢复 TMD PDFs 并提供可靠估计的能力，这对于杰斐逊实验室和电子离子对撞机等设施的当前和未来实验都具有重要意义。 AI

影响 这种扩散模型方法可以通过提高粒子物理实验中的数据分析效率和准确性来加速科学发现。

排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一种用于科学数据分析的新机器学习模型。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jitao Xu, Christopher Cocuzza, Kevin Braga, Daniel Lersch, Nobuo Sato, Yaohang Li ·

    从原始散射事件中学习横向动量分布：基于条件扩散模型

    arXiv:2608.27077v1 Announce Type: cross Abstract: Extracting transverse momentum dependent parton distribution functions (TMD PDFs) from semi-inclusive deep inelastic scattering (SIDIS) data is a central goal of the nucleon structure program at Jefferson Lab and the future Electr…

  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    从原始散射事件中学习横向动量分布：一种条件扩散方法

    Extracting transverse momentum dependent parton distribution functions (TMD PDFs) from semi-inclusive deep inelastic scattering (SIDIS) data is a central goal of the nucleon structure program at Jefferson Lab and the future Electron-Ion Collider. Traditional extraction methods re…

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