面向超外围碰撞的光子通量的快速贝叶斯代理
高能物理 - 唯象学
2026-02-12 v1
摘要
我们提出了一种用于超外围碰撞（UPCs）中等效光子近似（EPA）通量的快速代理模型，基于在分析通量积分上训练的贝叶斯神经网络（BNN），采用聚焦于高相对不确定性区域的迭代程序，以最小化积分次数。该代理模型传递实验上可获得的中子皮肤厚度和表面扩散性不确定性。训练完成后，该代理技术可实现约两个数量级的 CPU 时间节省。该实现提供了一个模块化框架，用于快速传播更新后的核先验，并评估光子通量在未来UPC分析中的不确定性。
引用
@article{arxiv.2602.10692,
title = {A fast Bayesian surrogate for the photon flux in ultra-peripheral collisions},
author = {Simone Ragoni and Janet Seger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.10692},
year = {2026}
}
备注
16 pages, 4 figures, submitted to Computer Physics Communications