报告人：李宇杰、朱宇涛
周四报告的摘要：本报告以 LHCb 合作组发表于 Physical Review Letters 133, 131902 (2024) 的研究为核心，介绍 $B^+\to D^{*\pm}D^\mp K^+$ 衰变的联合振幅分析，重点讨论如何利用两种 $D^*D$ 电荷末态之间的干涉确定中间态的 C 宇称，以及 $J^{PC}=1^{++}$ 的 $\chi_{c1}(4010)$ 的实验依据与主要模型不确定性。在此基础上，介绍相关的理论研究以及相关的预言。
PMT 波形是液闪中微子与暗物质实验的原始数据，其本质是随机光电子序列与单光电子响应的卷积加噪声；脉冲堆积使光电子重建成为跨维度逆问题，直接制约实验的能量与时间分辨。本报告系统综述该问题的方法谱系：从电荷积分、反卷积、模板拟合等传统方法，到贝叶斯后验采样（FSMP），再到近年来兴起的机器学习路线——CNN、扩散生成、RNN 与 Transformer 序列建模等。报告横向对比各类方法的精度、速度与部署成本，讨论训练数据与系统误差等开放问题，并展望物理模型与深度学习结合的混合重建方向。