⚛️ Category

hep-ex

2237 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.

⚛️ high-energy experiments

Rare few-body decays of the Standard Model Higgs boson

Diese Arbeit bietet eine umfassende Übersicht über seltene, exklusive Zerfälle des Standardmodell-Higgs-Bosons in zwei bis vier Endzustandsteilchen, präsentiert theoretische Verzweigungsverhältnisse für rund 70 bisher unentdeckte Kanäle – darunter 20 neu berechnete Prozesse – und bewertet deren Potenzial zur Einschränkung von Yukawa-Kopplungen, zur Suche nach Flavour-verändernden Zerfällen sowie zur Abschätzung von Untergründen für exotische Higgs-Zerfälle am HL-LHC.

David d'Enterria, Van Dung Le2026-02-25
⚛️ high-energy experiments

Imprints of the Lorentz-symmetry breaking on the precessing jet nozzle of M87*

Diese Studie nutzt die beobachtete 11-jährige Präzessionsperiode des Jets von M87* in Kombination mit dem EHT-Schatten, um die Parameter eines rotierenden Schwarzen Lochs im Rahmen der Bumblebee-Gravitation einzuschränken und dabei aufzuzeigen, wie Lorentz-Symmetriebrechung die innersten stabilen sphärischen Umlaufbahnen sowie die Präzessionsdynamik beeinflusst.

Tao-Tao Sui, Xiang-Cheng Meng, Xin-Yang Wang2026-02-25
⚛️ high-energy experiments

Low-Energy Radon Backgrounds from Electrode Grids in Dual-Phase Xenon TPCs

Diese Arbeit stellt ein auf ersten Prinzipien basierendes Modell für Radon-hintergrundbedingte Elektronenereignisse in dualphasigen Xenon-TPCs vor, das mit Daten von LZ und LUX übereinstimmt, und diskutiert Strategien zur Minderung dieses Hintergrunds für zukünftige Dunkle-Materie-Suchexperimente.

D. S. Akerib, A. K. Al Musalhi, F. Alder, B. J. Almquist, S. Alsum, C. S. Amarasinghe, A. Ames, T. J. Anderson, N. Angel (…)2026-02-25
⚛️ nuclear experiments

Evidence of medium response to hard probes using correlations of Z bosons with hadrons in heavy ion collisions

Diese Studie liefert erstmals Hinweise auf eine Reaktion des Quark-Gluon-Plasmas auf harte Sonden, indem sie signifikante Modifikationen in der Verteilung von Hadronen in PbPb-Kollisionen im Vergleich zu pp-Kollisionen nachweist, die mit einem hydrodynamischen Nachlauf infolge der Energieentziehung durch das durchlaufende Teilchen konsistent sind.

CMS Collaboration2026-02-24
⚛️ high-energy experiments

Temperature dependence of the long-term annealing behavior of neutron irradiated diodes from 8-inch p-type silicon wafers

Diese Studie untersucht das isotherme Ausheilungsverhalten von neutronenbestrahlten p-Silizium-Dioden für den HGCAL des HL-LHC bei verschiedenen Temperaturen, um die Parameter des Hamburger Modells zu verfeinern und die langfristige Strahlungshärte der Detektoren während technischer Stillstände besser vorhersagen zu können.

Leena Diehl, Oliwia Kaluzinska, Marie Mühlnikel, Max Andersson, Natalya Gerassyova, Jenan Amer, Eva Sicking, Dana Groner (…)2026-02-24
⚛️ high-energy experiments

Deploying a Hybrid PVFinder Algorithm for Primary Vertex Reconstruction in LHCb's GPU-Resident HLT1

Diese Arbeit stellt die Entwicklung und Integration eines Inferenz-Engines für den hybriden Deep-Learning-Algorithmus PVFinder in LHCbs GPU-basierten HLT1-Trigger vor, der unter strengen Echtzeit- und Speichereinschränkungen funktioniert, und skizziert einen Fahrplan für zukünftige Leistungsoptimierungen durch Mixed-Precision-Computing und Modellkompression.

Simon Akar, Mohamed Elashri, Conor Henderson, Michael Sokoloff2026-02-24