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Reconstructing partonic kinematics at colliders with machine learning

URN zum Zitieren dieses Dokuments:
urn:nbn:de:bvb:355-epub-536743
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
10.5283/epub.53674
Estrada, David F. Rentería ; Hernández-Pinto, Roger J. ; Sborlini, German F. R. ; Zurita, Pia
[img]Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International
PDF - Veröffentlichte Version
(1MB)
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 02 Feb 2023 10:03



Zusammenfassung

In the context of high-energy physics, a reliable description of the parton-level kinematics plays a crucial role for understanding the internal structure of hadrons and improving the precision of the calculations. In proton-proton collisions, this represents a challenging task since extracting such information from experimental data is not straightforward. With this in mind, we propose to tackle ...

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