Autoren:	Hudspith, R. J. Mohler, D.
Titel:	Fully nonperturbative charm-quark tuning using machine learning
Online-Publikationsdatum:	3-Mai-2023
Erscheinungsdatum:	2022
Sprache des Dokuments:	Englisch
Zusammenfassung/Abstract:	We present a relativistic heavy-quark action tuning for the charm sector on ensembles generated by the Coordinated Lattice Simulations consortium. We tune a particular five-parameter action in an entirely nonperturbative and—up to the chosen experimental input—model-independent way using machine learning and the continuum experimental charmonium ground-state masses with various quantum numbers. In the end, we are reasonably successful; obtaining a set of simulation parameters that we then verify produces the expected spectrum. In the future, we will use this action for finite-volume calculations of hadron-hadron scattering.
DDC-Sachgruppe:	530 Physik 530 Physics
Veröffentlichende Institution:	Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Organisationseinheit:	FB 08 Physik, Mathematik u. Informatik
Veröffentlichungsort:	Mainz
ROR:	https://ror.org/023b0x485
DOI:	http://doi.org/10.25358/openscience-8891
Version:	Published version
Publikationstyp:	Zeitschriftenaufsatz
Weitere Angaben zur Dokumentart:	Scientific article
Nutzungsrechte:	CC BY
Informationen zu den Nutzungsrechten:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Zeitschrift:	Physical review D 106
Seitenzahl oder Artikelnummer:	034508
Verlag:	American Institute of Physics
Verlagsort:	Melville, NY
Erscheinungsdatum:	2022
ISSN:	2470-0029
DOI der Originalveröffentlichung:	10.1103/physrevd.106.034508
Enthalten in den Sammlungen:	DFG-491381577-H