Quantitative Understanding of PDF Fits and their Uncertainties
本文建立了一个基于神经切线核的理论框架,用以解析地描述基于神经网络的部分子分布函数拟合的训练动力学与不确定性传播,从而为评估当前方法的鲁棒性并架起粒子物理学与机器学习理论之间的桥梁提供了一种强大的诊断工具。
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高能物理致力于探索宇宙最基础的构成与运行法则,从微观粒子的相互作用到宏观宇宙的演化,都在其研究范畴之内。这一领域不断挑战人类对物质、能量以及时空本质的认知边界。
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以下为您呈现该领域最新的精选论文列表,让我们一起探索这些关于宇宙奥秘的最新发现。
本文建立了一个基于神经切线核的理论框架,用以解析地描述基于神经网络的部分子分布函数拟合的训练动力学与不确定性传播,从而为评估当前方法的鲁棒性并架起粒子物理学与机器学习理论之间的桥梁提供了一种强大的诊断工具。
本文提出了一种针对辐射回程过程 (其中 )的次领头阶(NLO)计算并匹配部分子淋洗(PS)的方法,该方法已实现在更新后的 BabaYaga@NLO Monte Carlo 生成器中,旨在为实现缪子反常磁矩的 形式因子精密测量提供支持。
本文通过扩展惠勒-德维特框架,研究了非厄米量子力学在宇宙学中的可行性,并发现来自暴胀、结构增长和宇宙平坦性的观测限制强烈抑制了非厄米效应,表明在我们的宇宙中,厄米性可能是动态涌现的。
本文研究了利用高精度行星际无线电距离测量来探测超轻暗物质的潜力,并证明如果其局部密度比标准局部暗物质密度高出 倍,则现有数据可以对质量在 eV 左右的暗物质进行约束。
本文利用因子化定理和重整化群技术,计算了在下一阶共线对数精度下直至四点的投影能量相关器,从而实现了对大型强子对撞机上径迹喷注子结构可观量的首次完整理论计算,进而使实验追踪数据与理论之间能够进行精确对比。
本文推导出了一个关于 散射中任意部分波左手切割(left-hand cut)的新颖且精确的表示形式,将其表示为右手切割虚部的积分,从而为量化逆振幅方法(Inverse Amplitude Method)和 方法等幺正化方法中的左手切割不确定性提供了一个系统的工具。
本文研究了在标准模型电弱部门及暗部门扩展中魔态的产生过程,揭示了高能机制与新的大质量媒介子如何生成独特的魔态分布函数并重组稳定器态类,且特定过程在特定的质量比下表现出最大魔态。
本文研究了大型强子对撞机在三双重希格斯模型框架下,通过软反义正双缪子加缺失能量特征探测双组分标量暗物质模型的潜力,发现尽管信号在高亮度条件下显示出具有前景的统计显著性,但双缪子质量谱中独特的双峰结构仍不足以确定性地证明该暗物质的双组分性质。
本文提出了一种味混合方案,用于对由基态单粲重子与反粲介子形成的分子型隐粲五夸克态进行分类,成功解释了已观测到的 和 态,并预测了由特定通道混合驱动的新单奇异和双奇异结合态的存在及其质量谱。
本文提出了“自旋费米托斯科普(spin femtoscopy)”,这是一种利用粒子对(如 )的自旋分辨费米托斯科普相关函数,来实验性地获取并解耦相对论重离子碰撞中真实的二粒子自旋相关性与量子统计效应及末态相互作用效应的新型框架。