AI 與世界的難題 · 物理學 · arXiv · 2026-10-23
機器學習中微子—原子核截面 II：更多輕子
原標題: Machine Learning Neutrino-Nucleus Cross Sections II: More Leptons
中微子—原子核截面對長基線振盪實驗至關重要，卻難以精確建模，而黑箱式的資料驅動模型無法在近端與遠端偵測器的通量之間通用。作者將施加標準模型對稱性的結構函數架構，擴充至多種輕子味與兩種束流模式，包括電子出現事件。學習所得的模型能無顯著偏差地還原注入的振盪參數，其限制與精確截面所得相當，且必須納入通量干擾參數才能得到準確的結果。