基于中微子散射数据贝叶斯神经网络分析的重子轴向量形状因子

前馈神经网络的贝叶斯方法已被应用于从 Argonne National Laboratory (ANL) 气泡室实验测量的中微子-氘核散射数据中提取核子轴向量形状因子。该框架允许从数据中进行模型无关的轴向量形状因子测定。当将低 $0.05 < Q^2 < 0.10$ GeV$^2$ 数据纳入分析时，所得的轴向量半径与现有测定结果不一致。此外，对来自氘核结构的修正表现出较大的敏感性。反过来，当不考虑低 $Q^2$ 区域时，无论有无氘核修正，均未观察到与偶极假设的显著偏差。更精确地测定核子轴向量形状因子需要对氢和氘上中微子诱导的准弹性散射进行新的精确测量。