关于部分子密度不确定度的确定

N. T. Hunt-Smith; A. Accardi; W. Melnitchouk; N. Sato; A. W. Thomas; M. J. White

doi:10.1103/PhysRevD.106.036003

关于部分子密度不确定度的确定

高能物理 - 唯象学 2022-08-17 v1 高能物理 - 实验核理论

作者: N. T. Hunt-Smith , A. Accardi , W. Melnitchouk , N. Sato , A. W. Thomas , M. J. White

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摘要

我们回顾了用于估计量子关联函数（如部分子分布函数（PDF））不确定度的各种方法。利用 PDF 的玩具模型，我们比较了传统 Hessian 与数据重采样方法所给出的不确定度估计，以及使用嵌套采样或混合马尔可夫链蒙特卡洛技术的显式贝叶斯分析所得结果。我们研究了由神经网络方法导出的不确定度带如何依赖于网络训练的细节，以及它们如何与具有特定底层参数化的更传统方法所获得的不确定度进行比较。我们的结果表明，在 PDF 数据的简化示例上利用神经网络有可能膨胀不确定度，部分原因是通常用于避免数据过拟合的交叉验证过程。

关键词

部分子分布函数不确定度估计 Hessian 方法贝叶斯分析神经网络嵌套采样马尔可夫链蒙特卡洛

引用

@article{arxiv.2206.10782,
  title  = {On the determination of uncertainties in parton densities},
  author = {N. T. Hunt-Smith and A. Accardi and W. Melnitchouk and N. Sato and A. W. Thomas and M. J. White},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2206.10782},
  year   = {2022}
}

备注

32 pages, 9 figures

关于部分子密度不确定度的确定

摘要

关键词

引用

备注

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