論文の概要: Ultra-Peripheral Collisions as a Nuclear-Structure Interferometer with Interpretable Multitask Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23353v1
- Date: Mon, 22 Jun 2026 13:54:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-24 22:27:14.051234
- Title: Ultra-Peripheral Collisions as a Nuclear-Structure Interferometer with Interpretable Multitask Deep Learning
- Title（参考訳）: 解釈可能なマルチタスク深層学習を用いた核構造干渉計としての超周辺衝突
- Authors: Jing-Zong Zhang, Wang-Mei Zha, Lingxiao Wang, Guo-Liang Ma,
- Abstract要約: 超末梢衝突(UPC)は、原子核を撮像するためのフェムトスコープトモグラフィーを提供する。
本稿では,複数の核構造指標に平行運動量分布を同時にマッピングする,解釈可能なマルチタスク深層学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9041461526765409
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Precise knowledge of nuclear structure is essential across fundamental physics, yet probing these structures is notoriously difficult. To address this challenge, ultra-peripheral collisions (UPCs) provide a femtoscopic tomography for imaging the atomic nucleus. UPCs offer a pristine electromagnetic pathway: coherent vector-meson photoproduction generates patterns of diffraction and two-source interference that directly encode the nuclear spatial density. Turning these patterns into quantitative constraints is, however, a challenging inverse problem, complicated by correlated sensitivities to deformation and neutron skin, phase smearing, and experimental backgrounds. Here we introduce an interpretable Multitask deep-learning framework that maps transverse momentum distributions to multiple nuclear-structure indicators simultaneously and identifies the kinematic regions driving each inference. We demonstrate the approach with coherent $J/ψ$ photoproduction in $^{96}_{40}\text{Zr} + ^{96}_{40}\text{Zr}$ collisions, showing that the learned features separate diffraction-dominated and interference-dominated information and provide analysis-ready observables for future high-luminosity data.
- Abstract（参考訳）: 核構造に関する正確な知識は基礎物理学において不可欠であるが、これらの構造を調べることは、非常に難しい。
この課題に対処するため、超末梢衝突(UPC)は原子核を撮像するためのフェムトスコープトモグラフィーを提供する。
コヒーレントベクトル中間子光発生は、核空間密度を直接コードする回折と2ソース干渉のパターンを生成する。
しかし、これらのパターンを定量的な制約に変換することは難しい逆問題であり、変形や中性子皮膚への相関感度、位相スミアリング、実験的な背景によって複雑になる。
ここでは,複数の核構造指標に平行な運動量分布を同時にマッピングし,各推論を駆動する運動領域を同定する,解釈可能なマルチタスク深層学習フレームワークを提案する。
我々は、この手法を$^{96}_{40}\text{Zr} + ^{96}_{40}\text{Zr}$の衝突におけるコヒーレントな$J/>$光生成で示し、これらの特徴が回折支配情報と干渉支配情報を分離し、将来の高輝度データに対して解析可能な観測値を提供することを示した。
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