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用AI和机器学习解码高能量物理
在粒子物理学的世界中，科学家揭开了宇宙，人工智能（AI）和机器学习（ML）的奥秘，这是他们对最基本颗粒的了解如何增加了波浪。该探索的核心是Parton分布函数（PDFS）。这些复杂的数学模型对于预测测试粒子物理标准模型的高能量物理实验的结果至关重要。
来源:英国物理学家网首页在粒子物理学的世界中，科学家揭开了宇宙，人工智能（AI）和机器学习（ML）的奥秘，这是他们对最基本颗粒的了解如何增加了波浪。该探索的核心是Parton分布函数（PDFS）。这些复杂的数学模型对于预测测试粒子物理标准模型的高能量物理实验的结果至关重要。
pdf是数学模型，可帮助科学家了解质子的内部起作用，质子是原子核中发现的颗粒。质子由称为夸克和胶子的较小颗粒组成，统称为Partons。 PDF描述了这些部分是如何分布在质子中的，从本质上提供了这些微小颗粒可能在哪里的地图以及它们携带的动量。
这些信息有助于科学家预测高能量物理实验的结果，例如在大型强子对撞机上进行的，在大型强子对撞机上进行了质子，以探索基本力和颗粒。
由于其复杂性和实验数据的可用性有限，因此很难对这些功能进行建模。但是，AI和ML通过处理对撞机设施收集的大量数据来分析和理解这些复杂功能的新方法。
“粒子物理学涉及基本或基本粒子，”霍布斯解释说。 “目前的重点是在1970年代完成的标准模型中找到裂缝。尽管有实力，但由于宇宙学的暗物质之类的暗示，我们知道这是不完整的。”