Neural-Network extraction of TMDs with SIDIS data
이 논문은 NLL 정확도에서 드렐-얀(Drell-Yan) 및 SIDIS 데이터를 동시에 통합하는 신경망 파라미터화를 사용하여 비편광 횡운동량 의존(TMD) 분포에 대한 최초의 전역적 분석을 제시하며, SIDIS 데이터의 포함이 드렐-얀 단독 분석에 비해 추출된 TMD를 확장하는 동시에 불확실성을 줄이는 동시에 향후 고정밀 실험을 위한 모델 독립적인 프레임워크를 제공함을 입증한다.