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Simulation-based inference for Precision Neutrino Physics through Neural Monte Carlo tuning

Fuente: arXiv
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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Gavrikov, A., Serafini, A., Dolzhikov, D., Garfagnini, A., Gonchar, M., Grassi, M., Brugnera, R., Cerrone, V., D'Auria, L. V., Guizzetti, R. M., Lastrucci, L., Andronico, G., Antonelli, V., Barresi, A., Basilico, D., Beretta, M., Bergnoli, A., Borghesi, M., Brigatti, A., Bruno, R., Budano, A., Caccianiga, B., Cammi, A., Caruso, R., Chiesa, D., Clementi, C., Coletta, C., Dusini, S., Fabbri, A., Felici, G., Ferrante, G., Giammarchi, M. G., Giudice, N., Guardone, N., Houria, F., Landini, C., Lippi, I., Loi, L., Lombardi, P., Mantovani, F., Mari, S. M., Martini, A., Miramonti, L., Montuschi, M., Nastasi, M., Orestano, D., Ortica, F., Paoloni, A., Pelicci, L., Percalli, E., Petrucci, F., Previtali, E., Ranucci, G., Re, A. C., Ricci, B., Romani, A., Sirignano, C., Sisti, M., Stanco, L., Farilla, E. Stanescu, Strati, V., Torri, M. D. C, Tuvè, C., Venettacci, C., Verde, G., Votano, L.
Format: Preprint
Veröffentlicht: 2025
Schlagworte:
Data Analysis, Statistics and Probability
Machine Learning
High Energy Physics - Experiment
High Energy Physics - Phenomenology
Instrumentation and Detectors
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