拟parton分布函数矩阵元的机器学习预测

通过大动量有效理论（LaMET）直接在强子结构的Bjorken-x依赖性的晶格QCD（LQCD）中快速发展。 LaMET克服了以前LQCD对强子结构的矩（即Bjorken x上的积分）的限制，从而允许LQCD直接提供最不知道实验值的运动学区域。 LaMET需要大动量的强子状态以最小化其系统状态，并允许我们可靠地达到小倍数。 这意味着非常小的晶格间距以最小化（Pza）n阶晶格伪影对于下一代类似LaMET的结构计算将变得至关重要。 此外，这种计算要求操作员具有较长的威尔逊连杆位移，尤其是在较细的晶格单元中，相对于传播器反演而言，通信成本增加。 在这项工作中，我们探讨了机器学习算法是否可以预测相