Pregled bibliografske jedinice broj: 1140063
Revealing proton structure with neural networks
Revealing proton structure with neural networks // Proceedings of 40th International Conference on High Energy physics — PoS(ICHEP2020), 390 (2021), 1-6 doi:10.22323/1.390.0475 (međunarodna recenzija, članak, znanstveni)
CROSBI ID: 1140063 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Revealing proton structure with neural networks
Autori
Kumerički, Krešimir
Izvornik
Proceedings of 40th International Conference on High Energy physics — PoS(ICHEP2020) (1824-8039) 390
(2021);
1-6
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u časopisima, članak, znanstveni
Ključne riječi
proton, generalized parton distributions, neural networks
Sažetak
We report on recent progress in using neural networks to extract information about partonic structure of proton from deeply virtual Compton scattering data.
Izvorni jezik
Engleski
Znanstvena područja
Fizika
POVEZANOST RADA
Projekti:
HRZZ-IP-2019-04-9709 - Razotkrivanje strukture hadrona pomoću tvrdih ekskluzivnih procesa (REVESTRUCTURE) (Passek-Kumerički, Kornelija, HRZZ - 2019-04) ( CroRIS)
EK-H2020-824093 - The strong interaction at the frontier of knowledge: fundamental research and applications (STRONG-2020) (Korolija, Milorad; Bosnar, Damir; Kumerički, Krešimir; Passek-Kumerički, Kornelija, EK - H2020-INFRAIA-2018-1) ( CroRIS)
EK-EFRR-KK.01.1.1.01.0004 - Provedba vrhunskih istraživanja u sklopu Znanstvenog centra izvrsnosti za kvantne i kompleksne sustave te reprezentacije Liejevih algebri (QuantiXLie) (Buljan, Hrvoje; Pandžić, Pavle; Tuček, Vit; Marketin, Tomislav, EK - KK.01.1.1.01) ( CroRIS)
Ustanove:
Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb
Profili:
Krešimir Kumerički
(autor)
Citiraj ovu publikaciju:
Časopis indeksira:
- Scopus
Uključenost u ostale bibliografske baze podataka::
- inSpire