用于精确 LHC 物理的符号回归
高能物理 - 唯象学
2024-12-12 v1
摘要
我们研究了符号回归（SR）在推导紧凑且精确的解析表达式方面的潜力，这些表达式可以提高大型强子对撞机（LHC）唯象学分析的准确性和简洁性。作为基准，我们将 SR 应用于量子电动力学（QED）中的方程恢复，其中来自量子场论的已确立解析结果为评估提供了一个可靠的框架。此基准旨在验证 SR 的性能和可靠性，然后再将其应用扩展到由虚光子介导的 Drell-Yan 过程中的结构函数，这些结构函数缺乏来自第一性原理的解析表示。通过将解析表达式的简洁性与机器学习技术的预测能力相结合，SR 为促进高能物理中的唯象学分析提供了一个有用的工具。
引用
@article{arxiv.2412.07839,
title = {Symbolic regression for precision LHC physics},
author = {Manuel Morales-Alvarado and Daniel Conde and Josh Bendavid and Veronica Sanz and Maria Ubiali},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.07839},
year = {2024}
}
备注
7 pages, 7 figures, 3 tables. Accepted for the Machine Learning and the Physical Sciences Workshop NeurIPS 2024