Machine Learning for neutron source distributions
Este artigo propõe e avalia uma abordagem inovadora que utiliza modelos generativos probabilísticos para estimar distribuições de fontes de nêutrons a partir de listas de partículas de Monte Carlo, permitindo amostragem eficiente e independente de memória uma vez que os modelos são treinados.