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1434 Arbeiten

Der Bereich Hep-Ex auf Gist.Science widmet sich der Hochenergiephysik und der Erforschung der fundamentalen Bausteine unserer Welt. Hier geht es um die komplexen Wechselwirkungen subatomarer Teilchen und die Kräfte, die das Universum zusammenhalten. Um diese tiefgreifenden Konzepte verständlich zu machen, durchsuchen wir täglich das Preprint-Repository arXiv nach neuen Erkenntnissen aus diesem spannenden Forschungsfeld.

Jede neu veröffentlichte Studie wird von uns sorgfältig aufbereitet, sodass Sie sowohl eine klare Zusammenfassung in einfacher Sprache als auch eine detaillierte technische Analyse erhalten. So wird komplexes Fachwissen für ein breites Publikum zugänglich, ohne die wissenschaftliche Genauigkeit zu verlieren.

Nachfolgend finden Sie die neuesten Arbeiten aus dem Bereich Hep-Ex, die wir kürzlich aus arXiv ausgewählt und für Sie zusammengefasst haben.

Real-time graph neural networks on FPGAs for the Belle II electromagnetic calorimeter

Diese Arbeit stellt die erste Implementierung eines Graph Neural Network-basierten Trigger-Systems auf FPGAs für den Echtzeit-Trigger des elektromagnetischen Kalorimeters des Belle II-Experiments vor, das eine deterministische Latenz von 3,168 μs bei 8 MHz Durchsatz erreicht und gleichzeitig die Positions- und Energieauflösung sowie die Clusterreinheit und -effizienz im Vergleich zum Baseline-Algorithmus verbessert.

I. Haide, M. Neu, Y. Unno, T. Justinger, V. Dajaku, F. Baptist, T. Lobmaier, J. Becker, T. Ferber, H. Bae, A. Beaubien, J. Eppelt, R. Giordano, G. Heine, T. Koga, Y. -T. Lai, K. Miyabayashi, H. Nakaza (…)2026-02-18⚛️ hep-ex

Update to the U.S. National Input to the European Strategy Update for Particle Physics

Dieses Dokument aktualisiert den Stand der Beiträge der US-amerikanischen Gemeinschaft zur Aktualisierung der Europäischen Strategie für Teilchenphysik seit dem 1. April 2025, wobei neue Schwerpunkte ein Langzeitstrategiebericht der Nationalen Akademien der Wissenschaften, Ingenieurwissenschaften und Medizin sowie die formelle Gründung einer US-Muon-Collider-Kollaboration sind.

André de Gouvêa, Hitoshi Murayama, Mark Palmer, Heidi Schellman2026-02-18⚛️ hep-ex

The COHERENT Experiment: 2026 Update

Das COHERENT-Experiment plant für 2026 den Ausbau seiner Messungen des kohärenten elastischen Neutrino-Kern-Streuens (CEvNS) an der Spallation Neutron Source, um durch präzisere Tests des Standardmodells, die Suche nach neuer Physik und die Vermessung bisher unbekannter Wirkungsquerschnitte für die Interpretation von Supernova-Detektionen in großen Neutrinodetektoren entscheidende Fortschritte zu erzielen.

M. Adhikari, M. Ahn, D. Amaya Matamoros, P. S. Barbeau, V. Belov, I. Bernardi, C. Bock, A. Bolozdynya, R. Bouabid, J. Browning, B. Cabrera-Palmer, N. Cedarblade-Jones, S. Chen, A. I. Colón Rivera, V. (…)2026-02-18⚛️ nucl-ex

Charm and strange meson fragmentation functions

In dieser Arbeit werden die Fragmentierungsfunktionen für Kaskaden, die Pionen, Kaonen sowie die charmierten DD- und DsD_s-Mesonen umfassen, durch die Lösung eines Systems von fünfundzwanzig gekoppelten Jet-Gleichungen berechnet, die auf Poincaré-kovarianten Bethe-Salpeter-Wellenfunktionen und Quarkpropagatoren basieren, um ein konsistentes Bild der Quarkfragmentation im leichten und schweren Sektor zu liefern.

Roberto C. da Silveira, Ian C. Cloët, Bruno El-Bennich, Fernando E. Serna2026-02-18⚛️ nucl-th

Enabling Low-Latency Machine learning on Radiation-Hard FPGAs with hls4ml

Diese Arbeit demonstriert erstmals die Implementierung eines strahlungsharten, ultra-niedrig-latenten Machine-Learning-Modells auf FPGAs für Hochenergiephysik-Experimente, indem sie einen neuen hls4ml-Hintergrund für Microchip PolarFire-Chips entwickelt, eine hardwarebewusste Quantisierung einführt und die Kompression von PicoCal-Daten mittels eines Autoencoders nachweist.

Katya Govorkova, Julian Garcia Pardinas, Vladimir Loncar, Victoria Nguyen, Sebastian Schmitt, Marco Pizzichemi, Loris Martinazzoli, Eluned Anne Smith2026-02-18⚛️ hep-ex

Neural Scaling Laws for Boosted Jet Tagging

Diese Studie untersucht neuronale Skalierungsgesetze für die Boosted-Jet-Tagging-Klassifizierung und zeigt, dass eine Erhöhung der Rechenleistung die Leistung zuverlässig einem asymptotischen Grenzwert annähert, wobei die Wahl expressiverer Eingabemerkmale und die Berücksichtigung von Datenwiederholungen die Effizienz und das Leistungsoptimum weiter verbessern können.

Matthias Vigl, Nicole Hartman, Michael Kagan, Lukas Heinrich2026-02-18⚛️ hep-ex

Minimal complete tri-hypercharge theories of flavour

Diese Arbeit stellt zwei minimale, ultraviolette vollständige und renormierbare Tri-Hyperladungs-Modelle vor, die die Fermionmassen und -mischungen des Standardmodells mit fundamentalen Koeffizienten der Ordnung O(1)\mathcal{O}(1) erklären und dabei die komplexe Flavor-Struktur auf drei korrelierte physikalische Skalen reduzieren, deren leichtestes Z′Z'-Boson im LHC-Run-3 nachweisbar ist.

Mario Fernández Navarro, Stephen F. King, Avelino Vicente2026-02-17⚛️ hep-ex