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随着LHC过渡到精确测量机，质子Parton分布函数（PDFS）已成为分析的不确定性的主要来源，例如顶部夸克质量或HIGGS玻色子宽度的测量值。此外，在LHC处探测最有能力的碰撞时，高摩肌分数（High-X）尤其感兴趣。因此，在此制度中理解并有可能减少PDF不确定性至关重要。使用机器学习技术，我们构建了对High-X机制中Gluon PDF敏感的判别，将在将来的PDF拟合中使用。
机器学习符合高X相位空间
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