Bayesian inference of event-by-event collision geometry from charged-particle multiplicity in heavy-ion collisions
이 논문은 전하 입자 다중도와 몬테카를로 글라우버 사전 확률을 활용하여 사건별 충돌 기하 구조를 확률적으로 추론함으로써, 기존의 중심도 분류와 비교하여 부피 변동을 줄이고 넷-양성자 큐뮬런트(net-proton cumulants)의 재구성을 개선하는 베이지안 프레임워크인 추론 기반 참여자 결정(Inference-driven Participant Determination, IPD) 방법을 소개한다.