# 能量-能量关联子

高能物理中的喷注分类器长期以准确率为主要评价，却难以说明其判断是否对应喷注内部的辐射结构。研究者用Kolmogorov-Arnold网络（KAN）在已训练模型局部拟合扰动响应，再从代理的混合偏导提取二体、三体相互作用分数，与两点、三点能量关联函数的贡献排序做秩相关比较。在JetClass数据上，Particle Transformer的二体对齐明显为正，而标准多头注意力基线未表现出类似对齐；三体对齐两者都较弱，ParT仍更强且误差棒排除零相关。

高能物理中的喷注分类器长期以准确率为主要评价，却难以说明其判断是否对应喷注内部的辐射结构。研究者用Kolmogorov-Arnold网络（KAN）在已训练模型局部拟合扰动响应，再从代理的混合偏导提取二体、三体相互作用分数，与两点、三点能量关联函数的贡献排序做秩相关比较。在JetClass数据上，Particle Transformer的二体对齐明显为正，而标准多头注意力基线未表现出类似对齐；三体对齐两者都较弱，ParT仍更强且误差棒排除零相关。

该工作将N=4超对称杨-米尔斯理论中背靠背能量-能量关联器的领头与次领头幂对数重求至N3LL精度（含非平面贡献），得到新的次领头幂函数，并将其与共形自举数据和强耦合超引力结果结合，构造出平台高度从弱耦合到强耦合的渐近约束插值；计算由人在回路中的智能体工作流完成。

该工作将N=4超对称杨-米尔斯理论中背靠背能量-能量关联器的领头与次领头幂对数重求至N3LL精度（含非平面贡献），得到新的次领头幂函数，并将其与共形自举数据和强耦合超引力结果结合，构造出平台高度从弱耦合到强耦合的渐近约束插值；计算由人在回路中的智能体工作流完成。