Neural-Network extraction of TMDs with SIDIS data
本文通过一种同时结合了 NLL 精度下 Drell-Yan 和 SIDIS 数据的神经网络参数化方法,展示了首次对非极化横向动量依赖(TMD)分布进行的全球分析,证明了引入 SIDIS 数据在拓宽提取的 TMD 分布的同时,相比仅使用 Drell-Yan 的分析降低了不确定性,并为未来的高精度实验提供了一个模型无关的框架。
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肝-拉丁美洲(Hep-Lat)领域聚焦于拉丁美洲高能物理研究的独特视角,这里汇聚了来自该地区科学家对宇宙基本粒子和相互作用的前沿探索。这些研究不仅填补了全球物理图谱的空白,也展现了多元文化背景下的科学创新活力。
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本文通过一种同时结合了 NLL 精度下 Drell-Yan 和 SIDIS 数据的神经网络参数化方法,展示了首次对非极化横向动量依赖(TMD)分布进行的全球分析,证明了引入 SIDIS 数据在拓宽提取的 TMD 分布的同时,相比仅使用 Drell-Yan 的分析降低了不确定性,并为未来的高精度实验提供了一个模型无关的框架。
本文对 Aoki、Fukaya 和 Taniguchi 关于手征对称相中 Dirac 能谱密度和拓扑磁化率消失的结论提出了质疑,认为其证明过程中的一个关键步骤缺乏依据,且其结果需要重新评估。
本文通过证明 Schwinger–Dyson 等式的违背受控于单一的得分失配场(score-mismatch field),从而通过概率失真(probability distortions)的变分表征,将相对费舍尔信息(relative Fisher information)、构型温度(configurational temperature)与 Stein 算子联系起来,建立了一个用于非平衡采样的统一几何框架。
本文证明了 Kogut-Susskind 哈密顿量是更高效的轨道折叠晶格表述在标量质量趋于无穷大时的极限,从而解决了实现中的挑战,并使得对 SU() 杨-米尔斯理论进行数字量子模拟成为可能,且相比于经典及先前的量子方法实现了指数级加速。
本文采用多电流量子色动力学(QCD)轻锥求和规则,推导出独特的解析电磁特征,具体表现为轻夸克磁矩比 以及特定电流下粲夸克贡献为零,这些特征可作为区分紧致五夸克结构与强子分子结构的、可证伪的检验标准。
本文利用格点量子色动力学(lattice QCD)数据证明,各种强子的胶子引力型因子可以由一个狄拉顿有效理论很好地描述,在该理论中,介子作为自发对称性破缺的标度对称性的伪戈德斯通玻色子,从而支持了量子色动力学动力学中红外固定点的存在。
本文提出了一种实用的哈密顿方法,用于在半简单立方晶格上模拟带有交错费米子的 SU(2) 规范理论,这种量子比特高效的 维结构在简化高斯定律处理的同时,保留了为近期量子计算机定义局部费米子导数的能力。
本文通过对扭曲 上迹变形杨-米尔斯理论中格点作用量进行数值极小化,展示了分数瞬子、单极子-瞬子与中心涡旋如何随几何参数的变化而相互演变,从而揭示了在特定形状条件下,通量聚合的解析图景在纯杨-米尔斯理论中确实成立,且不同构型之间的转变可能是不连续的。
通过应用最先进的理论工具并从经验上减轻格点伪影以重新分析现有的高动量格点量子色动力学数据集,本研究表明质子的同位旋部分分布函数与实验全局拟合结果在约一个标准差内是一致的,从而验证了大动量展开方法的预测能力。
本文通过结合张量重整化群方法、转移矩阵谱学以及杂质张量网络,研究了 (1+1) 维 Ising 模型中的多粒子态,旨在识别量子数、提取一至三粒子能级,并验证两粒子散射相移和三粒子简并度是否符合理论预测。