L. Beccatini

MC@NLO匹配产生的负权重事件会削弱模拟的统计效力，而完全折叠虽能压低负权重却代价极高。该工作用决策树和归一化流在辐射变量上学习一个积分为零的局部修正，改写带辐射事件的短距离截面，在电子对撞与强子对撞的多个过程中多数情形下降低了负权重比例，同时保持总截面和Born级分布不变，代价是适度的额外计算开销。

MC@NLO匹配产生的负权重事件会削弱模拟的统计效力，而完全折叠虽能压低负权重却代价极高。该工作用决策树和归一化流在辐射变量上学习一个积分为零的局部修正，改写带辐射事件的短距离截面，在电子对撞与强子对撞的多个过程中多数情形下降低了负权重比例，同时保持总截面和Born级分布不变，代价是适度的额外计算开销。