基于物理信息神经网络的普适小-x偶子�幅的全局提取
高能物理 - 唯象学
2026-03-10 v1 高能物理 - 实验
核实验
核理论
摘要
我们从全局分析中提取普适小-x偶子散射�幅N(r,x_B)，且不对初始条件施加任何先验的MV型参数化。该网络为N(r,x_B)提供了一个光滑可微的替代函数，其快速度数依赖由共线改进的Balitsky-Kovchegov演化方程约束，而其功能形式同时受到深层间歇散射（DIS）数据中简化总截面和charm截面的约束、独占J/ψ光子生产测量以及动量空间偶子�幅的正性要求。得到的单一普适�幅在统一框架内一致地描述了所有拟合观测量，缓解了基于刚性参数化 ansatz 的常规小-x 拟合中长期存在的总通道与charm通道之间的张力。在所拟的运动学范围内，最佳拟合的PINN解给出在全纵向动量范围内平滑、非负的动量空间偶子�幅。我们的结果为Color Glass Condensate现象学在广泛范围的高能过程提供了稳健且行为良好的输入。
引用
@article{arxiv.2603.08008,
title = {Physics-Informed Global Extraction of the Universal Small-$x$ Dipole Amplitude},
author = {Si-Wei Dai and Fu-Peng Li and Long-Gang Pang and Guang-You Qin and Shu-Yi Wei and Han-Zhong Zhang and Wenbin Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.08008},
year = {2026}
}