論文の概要: Empirical fits to inclusive electron-carbon scattering data obtained by
deep-learning methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17298v1
- Date: Thu, 28 Dec 2023 17:03:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-02 15:14:28.086220
- Title: Empirical fits to inclusive electron-carbon scattering data obtained by
deep-learning methods
- Title（参考訳）: 深層学習法による包括的電子-炭素散乱データへの経験的適合
- Authors: Beata E. Kowal, Krzysztof M. Graczyk, Artur M. Ankowski, Rwik
Dharmapal Banerjee, Hemant Prasad, Jan T. Sobczyk
- Abstract要約: ニューラルネットワークを用いた広い運動領域における炭素の電子散乱断面積に対する経験的適合性を得る。
このようなモデル非依存のパラメトリゼーションを得るための2つの異なる方法とそれに対応する不確実性を考える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Employing the neural network framework, we obtain empirical fits to the
electron-scattering cross section for carbon over a broad kinematic region,
extending from the quasielastic peak, through resonance excitation, to the
onset of deep-inelastic scattering. We consider two different methods of
obtaining such model-independent parametrizations and the corresponding
uncertainties: based on the NNPDF approach [J. High Energy Phys. 2002, 062],
and on the Monte Carlo dropout. In our analysis, the $\chi^2$ function defines
the loss function, including point-to-point uncertainties and considering the
systematic normalization uncertainties for each independent set of
measurements. Our statistical approaches lead to fits of comparable quality and
similar uncertainties of the order of $7\%$ and $12\%$ for the first and the
second approaches, respectively. To test these models, we compare their
predictions to a~test dataset, excluded from the training process, a~dataset
lying beyond the covered kinematic region, and theoretical predictions obtained
within the spectral function approach. The predictions of both models agree
with experimental measurements and the theoretical predictions. However, the
first statistical approach shows better interpolation and extrapolation
abilities than the one based on the dropout algorithm.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの枠組みを用いて, 準弾性ピークから共鳴励起, 深部非弾性散乱の開始まで, 広範囲のキネマティック領域における炭素の電子散乱断面積に経験的適合性を求める。
このようなモデル非依存パラメトリゼーションと対応する不確かさを得るための2つの異なる方法を考える:nnpdfアプローチ [j. high energy phys. 2002, 062] とモンテカルロドロップアウトに基づいて。
この解析において、$\chi^2$関数は、各独立な測定集合に対する系統的正規化の不確実性を考慮して、点間不確実性を含む損失関数を定義する。
我々の統計的アプローチは、それぞれ第1のアプローチと第2のアプローチに対して7\%$と12\%$のオーダーの同等の品質と同様の不確実性に適合する。
これらのモデルをテストするために、トレーニングプロセスから除外されたa~testデータセット、カバーされたキネマティック領域を超えて横たわるa〜dataset、スペクトル関数アプローチで得られた理論的予測と比較する。
両方のモデルの予測は、実験的な測定と理論的予測と一致する。
しかし、最初の統計的アプローチは、ドロップアウトアルゴリズムに基づくものよりも補間能力と外挿能力が優れていることを示している。
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