Gaussian Process Eigenmodes for Statistical and Systematic Uncertainties in Template Fits
Dieser Beitrag schlägt vor, traditionelle pro-Bin Barlow-Beeston-Faktoren und Interpolationsmodifikatoren durch eine vereinheitlichte Eigenmode-Basis zu ersetzen, die aus Posterior-Verteilungen log-Gaußscher Cox-Prozesse abgeleitet wird, um sowohl statistische als auch systematische Unsicherheiten in Template-Fits am LHC effizient zu modellieren, wodurch die Dimensionalität reduziert wird, während die ursprüngliche Varianz erhalten bleibt oder nach oben begrenzt wird.