Double Metric Learning for Building Directed Graphs with Chain Connections for the ATLAS ITk Detector
本文提出了一种“双重度量学习”方法,该方法学习两种不同的节点表示,以解决为ATLAS ITk探测器构建具有链式连接的有向图时的冲突问题,并证明与简单度量学习相比,该方法在高横动量粒子的图构建和边方向预测方面具有更优的性能。
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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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本文提出了一种“双重度量学习”方法,该方法学习两种不同的节点表示,以解决为ATLAS ITk探测器构建具有链式连接的有向图时的冲突问题,并证明与简单度量学习相比,该方法在高横动量粒子的图构建和边方向预测方面具有更优的性能。
本文概述了利用南极独特的低地震噪声和基础设施,部署长基线原子干涉仪以探测十分之一赫兹引力波的科学潜力与实际可行性,从而增强全球探测器网络并推动基础物理测试。
本文提出了一种受卡皮查启发的稳定机制,其中重夸克相互作用中的快速振荡产生了一个排斥性的项,从而防止了坍缩,并在统一的双夸克–反双夸克框架内成功预测了包括、以及全重态在内的各种重四夸克态的质量与性质。
本文表明,由沃伦斯坦混合角和相位参数化的带电轻子扇区的最小修正,能够成功调和TM中微子混合框架与标准及暗LMA振荡数据,同时预言可观的CP破坏以及无中微子双贝塔衰变中可检验的有效马约拉纳质量范围。
本文证明,飞行焦点场中的光子发射和散射振幅可通过共形变换和高斯平均从平面波结果推导得出,从而在不增加额外计算成本的情况下,使强场量子电动力学计算能够包含聚焦效应。
本文计算了过程微分截面中-奇部分的次次领头阶(NNLO)QED 辐射修正,从而与作者先前的工作相结合,完成了全 NNLO 微分截面的解析确定。
本文表明,通过利用矩阵元重加权评分,AI 驱动的象征性演化能够发现紧凑且可解释的事件级可观测量,用于对撞机干涉测量,这些可观测量比标准角基线保留了显著更多的统计信息。
本文在共振手征理论框架内,通过将单圈赝标量贡献与树阶共振交换相结合,系统计算并幺正化了标量、矢量及张量双介子形状因子,从而预测了守恒奇异数与改变奇异数道中截然不同的共振结构。
本文通过纳入混合与模式,推导了和衰变的时间依赖及时间积分的CP不对称性公式,利用分支比的全局拟合提取强子参数,并证明这些效应可达量级,同时缓解了特定衰变道中的理论张力。
本文提出了一种自动化框架,该框架作为 DRalgo Mathematica 包的扩展实现,用于在有限温度下,从包含标量场、费米子和规范场的任意模型导出的三维有效场论中匹配通用的五维和六维算符。