Status: Bibliographieeintrag
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Exemplare:
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| Verfasst von: | Butter, Anja [VerfasserIn]  |
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| | Plehn, Tilman [VerfasserIn] |
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| | Soybelman, Nathalie [VerfasserIn] |
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| | Brehmer, Johann [VerfasserIn] |
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| Titel: | Back to the formula |
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| Titelzusatz: | LHC edition |
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| Verf.angabe: | Anja Butter, Tilman Plehn, Nathalie Soybelman, and Johann Brehmer |
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| E-Jahr: | 2021 |
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| Jahr: | 15 Nov 2021 |
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| Umfang: | 29 S. |
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| Fussnoten: | Gesehen am 14.09.2022 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: De.arxiv.org |
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| Ort Quelle: | [S.l.] : Arxiv.org, 1991 |
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| Jahr Quelle: | 2021 |
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| Band/Heft Quelle: | (2021), Artikel-ID 2109.10414, Seite 1-29 |
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| Abstract: | While neural networks offer an attractive way to numerically encode functions, actual formulas remain the language of theoretical particle physics. We show how symbolic regression trained on matrix-element information provides, for instance, optimal LHC observables in an easily interpretable form. We introduce the method using the effect of a dimension-6 coefficient on associated ZH production. We then validate it for the known case of CP-violation in weak-boson-fusion Higgs production, including detector effects. |
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| DOI: | doi:10.48550/arXiv.2109.10414 |
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| URL: | Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.
Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.10414 |
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| | Volltext: http://arxiv.org/abs/2109.10414 |
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| | DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.10414 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| Sach-SW: | High Energy Physics - Phenomenology |
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| K10plus-PPN: | 180851372X |
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| Verknüpfungen: | → Sammelwerk |
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Back to the formula / Butter, Anja [VerfasserIn]; 15 Nov 2021 (Online-Ressource)
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