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CLAS12
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扩散模型在粒子物理数据提取方面取得进展
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。
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GPT风格模型加速CLAS12探测器模拟
研究人员开发了一种GPT风格的自回归Transformer模型，用于模拟托马斯杰斐逊国家加速器设施CLAS12实验的探测器命中。该模型以入射动量为条件，生成跨越九个量能器层的逼真探测器命中，重现了关键的物理特性。这种生成方法在单个GPU上实现了超过每秒700个事件的推理速度，显著优于传统的基于Geant4的模拟，同时为高亮度实验保持了必要的物理保真度。