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When direct detection constrains reheating temperature: freeze-in with stronger couplings and inflaton-seeded freeze-in

Este artículo analiza cómo las recientes restricciones de detección directa de DAMIC-M y PandaX limitan las temperaturas de recalentamiento en los modelos de materia oscura por congelación (freeze-in), demostrando que los escenarios viables con acoplamientos más fuertes o abundancias iniciales sembradas por el inflatón aún pueden reproducir la densidad de reliquia correcta evadiendo los límites experimentales actuales.

Diffuse Neutrino Background from Magnetorotational Stellar Core Collapses

Utilizando simulaciones 3D de última generación, este artículo evalúa cómo los colapsos de núcleos estelares magnetorrotacionales contribuyen al fondo difuso de neutrinos de supernovas, encontrando que estos potencian el espectro de alta energía y podrían acelerar significativamente la detección de este fondo o permitir la medición de su fracción de ocurrencia en futuros observatorios de neutrinos.

Projective Imaging of High-Energy Nuclei via Coherent Exclusive Vector Meson Production in Electron-Nucleus Collisions

The Dark Side of a Tera-Z Factory

Este artículo analiza la sinergia entre las futuras fábricas de Tera-$Z$ (tales como FCC-ee o CEPC) y las búsquedas de materia oscura no colisionadoras, demostrando que las mediciones electrodébiles de alta precisión pueden sondear eficazmente escenarios de nueva física que involucran materia oscura y un mediador en el canal $t$.

Perturbation theory, irrep truncations, and state preparation methods for quantum simulations of SU(3) lattice gauge theory

Este artículo presenta métodos eficientes para la preparación de estados fundamentales aproximados de la teoría de gauge de red SU(3) en hardware cuántico mediante el refinamiento del truncamiento de irreps vía densidad de energía, el desarrollo de circuitos ansatz guiados por perturbación, y la liberación de herramientas de código abierto para la construcción de circuitos y el cálculo de coeficientes de Clebsch-Gordan.

A SHIFT of Perspective: Observing Neutrinos at CMS and ATLAS

Este artículo propone que el concepto de blanco fijo SHIFT@LHC podría permitir la primera detección de neutrinos en detectores de propósito general del LHC (CMS y ATLAS), prediciendo aproximadamente 10.000 interacciones de neutrinos muónicos y 1.000 de neutrinos electrónicos a partir de colisiones protón-gas para proporcionar un acceso único a la producción de hadrones en el rango de pseudorrapidez de 5 a 8.

Impact of the $a_1(1260) \pi$ cascade contribution on $D^0 \to \pi^+ \pi^- \ell^+ \ell^-$ decays

Este artículo revisa la descripción del Modelo Estándar de las desintegraciones raras $D^0 \to \pi^+ \pi^- \ell^+ \ell^-$ al incorporar la contribución de cascada $a_1(1260)\pi$, previamente pasada por alto, la cual incrementa significativamente la tasa de desintegración predicha y logra una concordancia sin precedentes con los datos de LHCb, manteniendo al mismo tiempo la consistencia con los parámetros hadrónicos de desintegraciones de cuatro cuerpos análogas.

Running of neutrino mass parameters in the Zee model

Este artículo emplea técnicas de la teoría de campos efectivos para derivar las condiciones de ajuste de un bucle y calcular las correcciones cuánticas a los parámetros de masa de los neutrinos dentro del modelo de Zee, demostrando a través de cuatro escenarios de referencia las condiciones específicas bajo las cuales estas correcciones deben incluirse en los análisis teóricos.

Probing torsion field with Einstein-Cartan theory at the HL-LHC: an angular distribution case study

Este estudio utiliza datos simulados del LHC de Alta Luminosidad para investigar la distribución angular de pares de dimuones de alta masa en el sistema de referencia de Collins-Soper, empleando un modelo simplificado de Einstein-Cartan para establecer límites superiores de nivel de confianza del 95% en las masas de un bosón de gauge neutro de espín-2 y del campo de torsión.

HDSense: An efficient method for ranking observable sensitivity

El artículo introduce HDSense, una métrica computacionalmente eficiente que clasifica la sensibilidad observable equilibrando el contenido de información y la redundancia mediante histogramas unidimensionales, permitiendo la identificación de subconjuntos de parámetros casi óptimos para la restricción de modelos complejos como la hadronización sin requerir cálculos completos de verosimilitud.