利用蒙特卡洛和神经网络技术的Bjorken求和规则

最近，使用蒙特卡洛方法和神经网络作为未知函数依赖关系的通用、无偏插值器，获得了结构函数和部分子分布函数的确定。在这项工作中，应用相同的方法来获得极化深度非弹性散射（DIS）结构函数的参数化。蒙特卡洛方法在结构函数空间中提供了无偏的概率测度确定，同时保留了关于实验误差和相关的所有信息。特别是，数据上的误差被传播到结构函数上的误差，该误差具有清晰的统计意义。我们展示了该方法在从极化DIS数据参数化光子不对称性$A_1^p$和$A_1^d$中的应用，从中我们确定了结构函数$g_1^p(x,Q^2)$和$g_1^d(x,Q^2)$，并讨论了从这些参数化中提取物理参数的可能性。这项工作可以作为确定极化部分子分布的起点。