Fugu-MT 論文翻訳(概要): Baryons from Mesons: A Machine Learning Perspective

論文の概要: Baryons from Mesons: A Machine Learning Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10445v1
Date: Mon, 23 Mar 2020 18:00:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-21 00:48:55.574560
Title: Baryons from Mesons: A Machine Learning Perspective
Title（参考訳）: mesonsのbaryons: マシンラーニングの観点から
Authors: Yarin Gal, Vishnu Jejjala, Damian Kaloni Mayorga Pena, Challenger Mishra
Abstract要約: ニューラルネットワークとガウス過程を用いてバリオンの質量を90.3%と96.6%の精度で予測する。これらの結果は、構成クォークモデルと良好に比較できる。我々は、ペンタクォークや他のエキゾチックハドロンの質量を予測する必要がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.92211254318365
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantum chromodynamics (QCD) is the theory of the strong interaction. The fundamental particles of QCD, quarks and gluons, carry colour charge and form colourless bound states at low energies. The hadronic bound states of primary interest to us are the mesons and the baryons. From knowledge of the meson spectrum, we use neural networks and Gaussian processes to predict the masses of baryons with 90.3% and 96.6% accuracy, respectively. These results compare favourably to the constituent quark model. We as well predict the masses of pentaquarks and other exotic hadrons.
Abstract（参考訳）: 量子色力学(QCD)は強い相互作用の理論である。 qcd、クォーク、グルーオンの基本粒子は、色電荷を持ち、低エネルギーで無色の結合状態を形成する。私たちにとって主要な関心を持つハドロン境界状態は、中間子とバリオンである。中間子スペクトルの知識から、ニューラルネットワークとガウス過程を用いてバリオンの質量をそれぞれ90.3%と96.6%の精度で予測する。これらの結果は構成クォークモデルと好適に比較できる。ペンタクォークやその他のエキゾチックなハドロンの質量も予測できる。

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