基于人工神经网络确定 HERA 共轨衍射 J/ψ 生产横截节

来自 HERA 的专属共轨衍射 J/ψ 生产数据集覆盖了在光子虚电势 Q²、平方动量转移 t 以及光子-质子中心-of-mass 能量 W 的广泛 kinematic 范围内的多个理论模型进行分析。在常见模型分析中，固有的假设和有限的 kinematic 可适用性有时限制了模型的预测能力，导致模型依赖的预测结果。在本文中，我们为相同反应过程和数据集提出了一种 model-independent 方法，利用人工神经网络 (ANN) 技术。获得了对 HERA 微分横截节数据集在 W、Q² 和 t 范围内的最佳 ANN 模型的预测。我们然后将 ANN 模型扩展到组合 HERA 和 LHC 数据于各种 W 值，以预测总 photoproduction 横截节并演示如何提取指数斜率 b。我们发现，指数斜率 b 强烈取决于 Q² 和 W。