AI与世界难题 · 物理学 · arXiv · 2026-10-23
机器学习中微子-原子核截面 II：更多轻子
原标题: Machine Learning Neutrino-Nucleus Cross Sections II: More Leptons
中微子-原子核截面对长基线振荡实验至关重要，但很难精确建模，而黑箱式的数据驱动模型无法在近端和远端探测器的通量之间泛化。作者将施加标准模型对称性的结构函数框架扩展到多种轻子味和两种束流模式，包括电子出现道。学习得到的模型恢复了注入的振荡参数，没有明显偏差，其约束与精确截面给出的约束相当，且必须包含通量冗余参数才能得到准确结果。