Proton Structure from Neural Simulation-Based Inference at the LHC
यह शोध पत्र पहली बार यह प्रदर्शित करता है कि न्यूरल सिमुलेशन-आधारित अनुमान (NSBI), उच्च-आयामी, अनबिन वाले LHC डेटा का उपयोग करके प्रोटॉन पार्टन वितरण कार्यों (PDFs) को प्रभावी ढंग से सीमित कर सकता है, जो सांख्यिकीय शक्ति का पूर्ण उपयोग करके और मोटे अनिश्चितता सन्निकटन पर निर्भरता को कम करके पारंपरिक बिन वाले विश्लेषणों की तुलना में काफी बेहतर सटीकता प्राप्त करता है।