从 QCD 数值模拟进行核子成像的统一神经网络框架

部分子分布编码了动量空间结构，并在其推广形式中编码了强子（可见物质的基石）内部夸克和胶子的空间断层扫描。我们提出了一种统一的神经网络方法，通过同时拟合两个互补的输入，直接从格点量子色动力学 (QCD) 数值模拟计算的矩阵元中学习这些分布：数据通过已知的动量空间和坐标空间形式体系与物理量相匹配。利用来自两种方法的数据稳定了提取过程，并减轻了单独使用任一方法时可能产生的偏差。我们在受控的模拟数据上验证了该方法，并将其应用于格点 QCD 矩阵元以提取部分子分布函数 (PDF)。我们展示了该方法在确定物理量方面的优势。我们进一步将该框架扩展到零偏度广义部分子分布，并在同一神经网络参数化下展示了核子断层扫描。我们的结果提供了一种自适应且可系统改进的方法，用于从欧几里得关联函数中提取部分子分布。它可以纳入极化、附加通道，以及来自当前和未来设施（如电子-离子对撞机）的未来实验约束。