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Neural network ensembles

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  1. TOOL · CL_219112 ·

    新的神经网络方法从物理数据中学习散射幅度

    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。