Machine Learning-based Unfolding for Cross Section Measurements in the Presence of Nuisance Parameters
Este artículo presenta Profile OmniFold, una extensión del algoritmo basado en aprendizaje automático OmniFold que incorpora parámetros de molestia para manejar incertidumbres en las simulaciones de detectores, demostrada tanto a través de ejemplos gaussianos como un caso de estudio de un experimento CMS.