arXiv · cs.AI· Xun Chen·· 19 天前AI 评分11
机器学习如何融入高能核物理：从模式识别到物理融合式发现
Machine Learning Meets High-Energy Nuclear Physics: From Pattern Recognition to Physics-Integrated Discovery
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Xun Chen
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.12293v1
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AI 导读
一篇 arXiv 综述梳理了机器学习在高能核物理中从事件分类、模式识别走向物理融合式工作流的进展。文章覆盖重离子碰撞、中子星物理、格点 QFT 与全息 QCD 中的贝叶斯提取物质性质、生成式事例建模、神经退卷积与可微逆求解器等应用，并强调对称性、守恒律等物理约束及不确定性量化对可靠物理结论的作用。
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