Physics-Driven Learning for Inverse Problems in Quantum Chromodynamics

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Aarts, Gert, Fukushima, Kenji, Hatsuda, Tetsuo, Ipp, Andreas, Shi, Shuzhe, Wang, Lingxiao, Zhou, Kai
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	High Energy Physics - Lattice Machine Learning High Energy Physics - Phenomenology Nuclear Theory
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https://arxiv.org/abs/2501.05580