Neural-Network extraction of TMDs with SIDIS data
यह शोध पत्र एक न्यूरल-नेटवर्क पैरामीट्राइजेशन का उपयोग करते हुए अनपोलराइज्ड ट्रांसवर्स-मोमेंटम-डिपेंडेंट (TMD) वितरणों का पहला वैश्विक विश्लेषण प्रस्तुत करता है जो NLL सटीकता पर ड्रे-यान (Drell-Yan) और SIDIS डेटा को एक साथ समाहित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि SIDIS डेटा का समावेश केवल ड्रे-यान-ओनली विश्लेषणों की तुलना में अनिश्चितताओं को कम करते हुए निकाले गए TMDs को व्यापक बनाता है और भविष्य के उच्च-परिशुद्धता प्रयोगों के लिए एक मॉडल-स्वतंत्र ढांचा प्रदान करता है।