Machine Learning for neutron source distributions
Este artículo propone y evalúa un enfoque novedoso que utiliza modelos generativos probabilísticos para estimar distribuciones de fuentes de neutrones a partir de listas de partículas de Monte Carlo, permitiendo un muestreo eficiente e independiente de la memoria una vez que los modelos están entrenados.