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Die Hochenergiephysik, oft als Hep-Ph bezeichnet, erforscht die fundamentalen Bausteine des Universums und die Kräfte, die sie zusammenhalten. In diesem spannenden Fachgebiet werden theoretische Modelle entwickelt, um Phänomene zu erklären, die weit über das hinausgehen, was wir im Alltag beobachten können, von subatomaren Teilchen bis hin zu den Bedingungen kurz nach dem Urknall.
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Diese Arbeit untersucht die Produktion schwerer neutraler Leptonen an Multi-TeV-Myon-Collidern über neue Vektorboson-Fusionsprozesse unter Beteiligung eines -Bosons und eines schweren Higgs-Bosons und zeigt auf, dass diese Mechanismen im Vergleich zu Standardmodell-Kanälen verbesserte, mischwinkelunabhängige Pfade zur Untersuchung der Leptonenzahlverletzung bieten.
Diese Arbeit konstruiert und analysiert statische Monopol- und Monopol-kritischer-Blasen-Konfigurationen im Coleman-Weinberg-Modell, um zu demonstrieren, wie radiogene Symmetriebrechung zu metastabilen Monopolen führt, die über einen Sattelpunkt-Übergang bei einer kritischen skalierten Skalarmasse von an Stabilität verlieren.
Diese Arbeit präsentiert den ersten systematischen Scan von Zwei-Flavon-Froggatt-Nielsen-Modellen unter Verwendung des Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III, um effizient über 100.000 phänomenologisch lebensfähige Konfigurationen zu identifizieren, die sowohl im Quark- als auch im Lepton-Sektor die CP-Verletzung, Fermionenmassen und Mischungsmuster auf natürliche Weise erklären.
Dieses Paper schlägt ein neuartiges kosmologisches Modell vor, in dem dynamische Dunkle Energie aus der nicht-perturbativen topologischen Struktur des QCD-Vakuums hervorgeht, ohne neue Felder einzuführen, und zeigt auf, dass dieses physikalisch motivierte Szenario die aktuellen Beobachtungsdaten ebenso gut wie Standardmodelle beschreibt, während es natürlich ein Phantom-Crossing-Verhalten ohne theoretische Instabilitäten vorhersagt.
Diese Arbeit untersucht das Entdeckungspotenzial am High-Luminosity LHC für nicht-standardmäßige Zerfälle von vektorgleichen Top-Partnern in geladene Higgs-Bosonen und nachfolgende Tau-Leptonen innerhalb eines 2-Higgs-Dublett-Modells und zeigt auf, dass der resultierende -Endzustand Massen von vektorgleichen Top-Partnern bis zu etwa 1,9 TeV untersuchen kann.
Diese Arbeit präsentiert eine umfassende Studie über hybride Sterne, die aus Hadronen, Leptonen und Quarks innerhalb eines relativistischen mittelfeldtheoretischen Rahmens bestehen, wobei mittels QCD-Summenregeln abgeleitete Kopplungskonstanten verwendet werden, um Zustandsgleichungen für sowohl hadronische als auch Quarkphasen zu konstruieren und in der Folge Masse-Radius-Beziehungen, Gezeitenverformbarkeiten sowie Teilchenverteilungen für den Vergleich mit multimessenger-astrophysikalischen Beobachtungen vorherzusagen.
Diese Arbeit schlägt ein einfaches Dirac-Scoto-Seesaw-Framework vor, das auf einer anomaliefreien -Ladungszuordnung basiert, welche gleichzeitig die Neutrinomasse-Hierarchien durch Baum- und Radiative-Mechanismen erklärt, die Dunkle Materie über eine residuelle -Symmetrie stabilisiert und die Collider-Constraints auf das -Boson lockert, um den lebensfähigen Parameterraum für die Dunkle-Materie-Phänomenologie zu erweitener.
Diese Studie zeigt, dass in der Energy-Momentum-Squared-Gravitation die Spuranomalie dichter Materie die inneren Krümmungsprofile von Neutronensternen weiterhin in systematische Bänder organisiert, die der Allgemeinen Relativitätstheorie ähneln, ungeachtet der nichtlinearen Kopplung zwischen Materie und Geometrie in dieser Theorie.
Diese Arbeit nutzt einen neuen Monte-Carlo-Generator für hadronische Kollisionen, QGSb, um zu untersuchen, wie sich spezifische Modellmodifikationen auf die Vorhersagen für die Charakteristika extensiver Luftschauer – nämlich die Tiefe des Schauermaximums und die Myonenzahl am Boden – auswirken, während gleichzeitig die zugrunde liegende Physik sowie die Konsistenz mit Beschleunigerdaten analysiert werden, um Unsicherheiten in Studien zur Zusammensetzung der kosmischen Strahlung zu adressieren.
Diese Arbeit untersucht die wesentlichen Merkmale und überraschenden statistischen Eigenschaften des Deep Learning aus einer physik-informierten Perspektive, mit einem spezifischen Fokus auf neuronalen Skalierungsgesetzen und deren Zusammenspiel mit den für physikalische Probleme relevanten Induktiv-Biases.