NNLO 下的双强子碎片函数提取：是否使用神经网络
高能物理 - 唯象学
2025-09-16 v1
摘要
我们提出了一种新的无极化双强子碎片函数提取，描述无极化 parton 碎裂为 对的概率密度。我们的分析基于 BELLE 合作的数据。我们在几个关键方面改进了之前的确定：我们采用最新的强子力学计算，达到下一层次次级阶梯（NNLO）；我们将蒙特卡洛事件发生器的使用限制在估计不同味型的相对贡献，这是由于可用数据对味型灵敏度有限而必需的输入；除传统基于物理信息函数形式的拟合外，我们还探索了神经网络参数化方法。后者为使用机器学习技术对双强子碎片函数进行更稳健和灵活的确定开辟了道路。
引用
@article{arxiv.2509.11855,
title = {Extraction of Dihadron Fragmentation Functions at NNLO with and without Neural Networks},
author = {Virgile Mahaut and Luca Polano and Alessandro Bacchetta and Valerio Bertone and Matteo Cerutti and Marco Radici and Lorenzo Rossi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.11855},
year = {2025}
}