报告时间：2026年3月25日（星期三）10:00-11:30
报告地点：翡翠湖校区新物理楼501室
报 告 人：李凌风 博士
工作单位：中国科学院大学
举办单位：物理学院
报告简介：
随着一批新实验与装置即将建成运行，粒子物理学正迎来高精度时代。这一时代的关键特征是：对标准模型过程的测量精度，将远超标准模型理论预言的精度。在这种情况下，传统分析方法无法处理探测器收集到的海量信息，造成有效信息的浪费。而机器学习技术能够从高维、含噪声的数据中提取有效信息。因此，在高精度时代，机器学习的应用已成为必然。与以往高能物理研究主要聚焦于信号–本底分类不同，在精确测量中通常没有明确定义的 “信号”。分析的核心是理论参数（如有效场论的威尔逊系数），末态之间仅在微分分布上存在差异。我们将从输入形式到网络结构，讨论不同层次机器学习技术的最新进展，并从分析策略与损失函数角度进行总结。我们将重点强调基于模拟的推断在测量有效场论系数方面的新理论进展。
报告人简介：
李凌风，中国科学院大学国际理论物理中心（亚太地区）访问学者。于2013年毕业于北京大学，2018年获美国加州大学戴维斯分校理论高能物理学博士学位。随后分别在香港科技大学与布朗大学从事博士后研究工作。他的研究方向包括标准模型的精确检验，以及运用新模型、新方法与新思路探索新物理。
