Tipus de document
Treball de fi de grauData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/231385
Neural networks for hadron resonance extraction
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
We present a neural network approach to resonance parameter extraction and model classification applied to the pion vector form factor. Five theoretical parametrizations of the ρ(770) resonance of increasing sophistication are considered, ranging from simple Breit-Wigner models to fully analytic implementations derived from Chiral Perturbation Theory. Trained exclusively on synthetic spectra, the networks recover the physical pole parameters with precision comparable to traditional χ2 fits in a single inference step. Extended to simultaneous parameter extraction and model classification, a multitask network consistently identifies the parametrization that best describes the experimental data, in agreement with traditional fitting results, while extracting the model parameters with comparable precision. The resulting fast, single-step inference framework
opens the door to future applications in hadronic physics
Descripció
Treballs Finals de Grau de Física, Facultat de Física, Universitat de Barcelona, Curs: 2026, Tutors: Sergi Gonzàlez-Solís de la Fuente, Glòria Montaña Faiget
Matèries (anglès)
Citació
Col·leccions
Citació
GARCIA CLAPÉS, Guim. Neural networks for hadron resonance extraction. [consulted: 10 of September of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/231385