Pregled bibliografske jedinice broj: 580546
Parametrizing Compton form factors with neural networks
Parametrizing Compton form factors with neural networks // Nuclear Physics B : Proceedings Supplements, 222/224 (2012), 199-203 doi:10.1016/j.nuclphysbps.2012.03.020 (međunarodna recenzija, članak, znanstveni)
CROSBI ID: 580546 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Parametrizing Compton form factors with neural networks
Autori
Kumerički, Krešimir ; Müller, Dieter ; Schäfer, Andreas
Izvornik
Nuclear Physics B : Proceedings Supplements (0920-5632) 222/224
(2012);
199-203
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u časopisima, članak, znanstveni
Ključne riječi
Deeply virtual Compton scattering; Generalized parton distributions; neural networks
Sažetak
We describe a method, based on neural networks, of revealing Compton form factors in the deeply virtual region. We compare this approach to standard least-squares model fitting both for a simplified toy case and for HERMES data.
Izvorni jezik
Engleski
Znanstvena područja
Fizika
Napomena
Rad je prezentiran na skupu Ringberg Workshop New Trends in HERA Physics 2011., održanom od 25.–28.09.2011., Ringberg Castle Tegernsee, Njemačka.
POVEZANOST RADA
Projekti:
119-0982930-1016 - Elementarne čestice, teorija polja i kozmologija (Picek, Ivica, MZOS ) ( CroRIS)
Ustanove:
Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb
Profili:
Krešimir Kumerički
(autor)
Poveznice na cjeloviti tekst rada:
Pristup cjelovitom tekstu rada doi
Citiraj ovu publikaciju:
Časopis indeksira:
- Scopus