https://blog.qife122.com/tags/%E6%A0%B8%E7%89%A9%E7%90%86/ Recent content in 核物理 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Mon, 08 Sep 2025 09:30:12 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E9%87%8F%E5%AD%90%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%8F%90%E5%8F%96%E5%BA%B7%E6%99%AE%E9%A1%BF%E5%BD%A2%E7%8A%B6%E5%9B%A0%E5%AD%90/ Mon, 08 Sep 2025 09:30:12 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E9%87%8F%E5%AD%90%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%8F%90%E5%8F%96%E5%BA%B7%E6%99%AE%E9%A1%BF%E5%BD%A2%E7%8A%B6%E5%9B%A0%E5%AD%90/ <h2 id="摘要">摘要</h2> <p>本研究提出了一种基于量子深度神经网络（QDNN）从某机构国家加速器实验室开展的深度虚拟康普顿散射（DVCS）实验中提取康普顿形状因子（CFFs）的方法。分析采用标准的twist-two形式主义，并辅以减少模型依赖性的拟合程序。通过经典深度神经网络（CDNN）和QDNN对CFFs进行伪数据提取测试，并开展详细对比分析。结果表明，在特定情况下QDNN能够超越CDNN，即使模型复杂度有限仍能提供更高的预测精度和精确度。基于此，本研究开发了一种基于DVCS实验数据特征的量子优势量化指标。这些发现凸显了QDNN在推动多维部分子分布和强子物理研究方面的潜在价值。</p>