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晶格$ s（x） - \ bar {s}（x）$数据在CTEQ-TEA全局分析中的影响
Impact of lattice $s(x)-\bar{s}(x)$ data in the CTEQ-TEA global analysis
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论文摘要
储层计算是预测湍流的有力工具，其简单的架构具有处理大型系统的计算效率。然而，其实现通常需要完整的状态向量测量和系统非线性知识。我们使用非线性投影函数将系统测量扩展到高维空间，然后将其输入到储层中以获得预测。我们展示了这种储层计算网络在时空混沌系统上的应用，该系统模拟了湍流的若干特征。我们表明，使用径向基函数作为非线性投影器，即使只有部分观测并且不知道控制方程，也能稳健地捕捉复杂的系统非线性。最后，我们表明，当测量稀疏、不完整且带有噪声，甚至控制方程变得不准确时，我们的网络仍然可以产生相当准确的预测，从而为实际湍流系统的无模型预测铺平了道路。
We study the impact of the lattice data on the determination of the strangeness asymmetry distribution $s_-(x) \equiv s(x) - {\bar s}(x)$ in the general CTEQ-TEA global analysis of parton distribution functions (PDFs) of the proton. Firstly, we find that allowing a non-vanishing $s_-(x)$, at the initial $Q_0=1.3$ GeV scale, in a global PDF analysis leads to the quality of the CT18As fit similar to CT18A. Secondly, including the lattice data in the CT18As\_Lat fit greatly reduces the $s_-$-PDF error band size in the large $x$ region. To further reduce its error would require more precise lattice data, extended to smaller $x$ values.
