NNPDF es el acrónimo utilizado para identificar las funciones de distribución de partones de la Colaboración NNPDF. Las densidades de partones NNPDF se extraen de ajustes globales a datos basados en una combinación de un método de Monte Carlo para la estimación de la incertidumbre y el uso de redes neuronales como funciones básicas de interpolación.
Desarrollador (es) | La colaboración NNPDF |
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Lanzamiento estable | 3.1 |
Tipo | Partículas fisicas |
Sitio web | nnpdf |
Metodología
El enfoque NNPDF se puede dividir en cuatro pasos principales:
- La generación de una gran muestra de réplicas de Monte Carlo de los datos experimentales originales, de manera que los valores centrales, los errores y las correlaciones se reproduzcan con suficiente precisión.
- La formación (minimización de la ) de un conjunto de PDF parametrizados por redes neuronales en cada una de las réplicas MC anteriores de los datos. Los PDF están parametrizados en la escala de evolución inicial y luego evolucionó a la escala de datos experimentales mediante las ecuaciones DGLAP . Dado que la parametrización de PDF es redundante, la estrategia de minimización se basa en algoritmos genéticos , así como en minimizadores basados en el descenso de gradientes.
- El entrenamiento de la red neuronal se detiene dinámicamente antes de entrar en el régimen de sobreaprendizaje, es decir, para que los PDF aprendan las leyes físicas que subyacen a los datos experimentales sin ajustar simultáneamente el ruido estadístico.
- Una vez que se ha completado el entrenamiento de las réplicas de MC, se puede aplicar un conjunto de estimadores estadísticos al conjunto de PDF, con el fin de evaluar la consistencia estadística de los resultados. Por ejemplo, la estabilidad con respecto a la parametrización de PDF se puede verificar explícitamente.
El conjunto de Los conjuntos de PDF (redes neuronales entrenadas) proporcionan una representación de la densidad de probabilidad de PDF subyacente, a partir de la cual se puede calcular cualquier estimador estadístico.
Ejemplo
La siguiente imagen muestra el gluón en small-x del análisis NNPDF1.0 , disponible a través de la interfaz LHAPDF
Lanzamientos
Las versiones de NNPDF se resumen en la siguiente tabla:
Conjunto de PDF | Datos DIS | Datos de Drell-Yan | Datos de Jet | Datos del LHC | Parámetro independiente de y | Masas pesadas de quarks | NNLO |
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NNPDF3.1 | sí | sí | sí | sí | sí | sí | sí |
NNPDF3.0 | sí | sí | sí | sí | sí | sí | sí |
NNPDF2.3 | sí | sí | sí | sí | sí | sí | sí |
NNPDF2.2 | sí | sí | sí | sí | sí | sí | sí |
NNPDF2.1 | sí | sí | sí | No | sí | sí | sí |
NNPDF2.0 | sí | sí | sí | No | sí | No | No |
NNPDF1.2 | sí | No | No | No | sí | No | No |
NNPDF1.0 | sí | No | No | No | No | No | No |
Todos los conjuntos de PDF están disponibles a través de la interfaz LHAPDF y en la página web de NNPDF .