Reconstruction of Gravitational Form Factors using Generative Machine Learning
Il paper presenta un framework generativo basato sulla diffusione per la ricostruzione non parametrica dei fattori di forma gravitazionali adronici da dati scarsi e rumorosi, consentendo l'estrazione dei costanti a bassa energia chirali e la determinazione del termine D del nucleone.