ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · arXiv · 2026-10-23
Машинное обучение сечений нейтрино-ядерного взаимодействия II: больше лептонов
Оригинальное название: Machine Learning Neutrino-Nucleus Cross Sections II: More Leptons
Сечения нейтрино-ядерного взаимодействия необходимы для экспериментов по осцилляциям с длинной базой, но их трудно точно моделировать, а чёрные ящики, основанные на данных, не обобщаются между потоками ближнего и дальнего детекторов. Авторы расширили подход на основе структурных функций, накладывающий симметрии Стандартной модели, на несколько ароматов лептонов и оба режима пучка, включая появление электронов. Обученная модель восстановила заданные параметры осцилляций без значимого смещения, а ограничения оказались сопоставимы с полученными по точному сечению; для точных результатов потребовалось включить поток как мешающие параметры.