马约拉纳示范器数据发布给人工智能 / 机器学习应用

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本文介绍了一种可解释的、物理感知的机器学习模型,能够推断高能粒子碰撞的基础物理。通过使用生成对抗网络(GAN)的概念,该方法学习自发射子阶级蒙特卡洛事例发生器,不仅能学习粒子的最终分布,还能学习阶级分支机制。作者预见到该框架在非微扰和集体效应、分解破坏和重离子和电子-核碰撞中的发射子阶级修改等领域具有广泛应用。

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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