Анализ данных с Большого адронного коллайдера (БАК) всегда сталкивался с фундаментальной проблемой квантовой механики - интерференцией. Это явление, при котором различные квантовые процессы могут подавлять друг друга, значительно осложняло интерпретацию результатов столкновений частиц. Однако недавно молодой исследователь предложил инновационный подход, использующий глубокие нейронные сети для преодоления этих ограничений. Как объясняет профессор Дэниел Уайтсон из Калифорнийского университета в Ирвайне, анализ данных БАК принципиально отличается от наблюдений в классической физике. Основная сложность заключается в том, что различные квантовые процессы с одинаковыми начальными и конечными состояниями интерферируют между собой, подобно волнам в знаменитом эксперименте с двумя щелями. Это явление существенно ограничивало точность традиционных статистических методов анализа. Коллаборация ATLAS недавно опубликовала две значимые работы, представляющие метод Neural Simulation-Based Inference
Новый метод анализа данных Большого адронного коллайдера: как аспирант преодолел проблему квантовой интерференции
24 июня 202524 июн 2025
92
2 мин