Quantitative Understanding of PDF Fits and their Uncertainties
Este artigo estabelece um arcabouço teórico baseado no Neural Tangent Kernel para descrever analiticamente a dinâmica de treinamento e a propagação de incerteza de ajustes de Funções de Distribuição de Partons baseados em redes neurais, fornecendo, assim, uma poderosa ferramenta de diagnóstico para avaliar a robustez das metodologias atuais e unir a física de partículas à teoria do aprendizado de máquina.