2503 पेपर
यह शोध पत्र हाई-ल्यूमिनोसिटी एलएचसी (LHC) की चुनौतियों से निपटने के लिए एटलस (ATLAS) मयून स्पेक्ट्रोमीटर हेतु दो मशीन-लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है: एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क जो बैकग्राउंड-हिट रिजेक्शन और रिकंस्ट्रक्शन की गति में 15% सुधार करता है, और एक विजन ट्रांसफॉर्मर प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट जो मात्र 2.3 मिलीसेकंड में 98% ट्रैकिंग दक्षता प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि फर्मि लैब (Fermilab) में शॉर्ट-बेसलाइन नियर डिटेक्टर (SBND) को ऑफ-टारगेट या बीम-डंप कॉन्फ़िगरेशन में संचालित करने से न्यूट्रिनो-प्रेरित बैकग्राउंड काफी कम हो जाता है, जिससे लाइट डार्क मैटर, एक्सियन-लाइक पार्टिकल्स, हैवी न्यूट्रल लेप्टोन और मेसॉन-पोर्टल मॉडल जैसे विभिन्न नए भौतिकी परिदृश्यों की जांच करने के लिए इसकी संवेदनशीलता काफी बढ़ जाती है।
यह शोध पत्र कंपोजिट और ट्विन हिग्स मॉडलों में स्केलर रेडियल एक्साइटेशन का पता लगाने के लिए LHC की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जो रन 2 डेटा से 0.93–1.13 TeV की वर्तमान द्रव्यमान सीमाएं स्थापित करता है और 2.2 TeV तक HL-LHC संवेदनशीलता का अनुमान लगाता है, जिसमें हिग्स पेयर डिके चैनल को सबसे आशाजनक खोज मोड के रूप में पहचाना गया है।
यह शोध पत्र परमाणु बम के ऐतिहासिक विकास का पता लगाता है और जापान के विरुद्ध इसके उपयोग के संबंध में वैज्ञानिकों द्वारा सामना किए गए गहन नैतिक संकटों का परीक्षण करता है, जिसका उद्देश्य वैज्ञानिक अनुसंधान के नैतिक मार्गदर्शन पर भविष्य के विमर्श में योगदान देना है।
ATLAS प्रयोग के 13 और 13.6 TeV के प्रोटॉन-प्रोटॉन टक्कर डेटा का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन हिग्स बोसॉन क्षय से उत्पन्न Z बोसनों के युग्मों के बीच स्पिन में क्वांटम एंटैंगलमेंट (quantum entanglement) का पहला मापन रिपोर्ट करता है, जो इलेक्ट्रोवीक स्केल पर एंटैंगल्ड मैसिव बोसनों के लिए मजबूत साक्ष्य (4.7σ सार्थकता) प्रदान करता है।
यह शोध पत्र ज्ञात न्यूट्रॉन-कैप्चर ट्रांज़िशन के नीचे एक सामान्य ऊर्जा ऑफसेट द्वारा विस्थापित कई कमजोर -रे लाइनों, जिन्हें "सैटेलाइट-लाइन कॉम्ब्स" कहा जाता है, की खोज करके सब-MeV डार्क मैटर का पता लगाने के लिए एक डिस्कवरी-ग्रेड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जिसमें परमाणु और इंस्ट्रूमेंटल बैकग्राउंड को दबाने के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले HPGe डिटेक्टरों का उपयोग किया गया है।
यह शोध पत्र CaloScore v2 प्रस्तुत करता है, जो तेज़ कैलोरीमीटर शॉवर सिमुलेशन के लिए एक उन्नत डिफ्यूजन-आधारित मॉडल है, जो उच्च-सटीकता वाले सैंपल जनरेशन के लिए प्रोग्रेसिव डिस्टिलेशन का उपयोग करता है ताकि एकल फंक्शन इवैल्यूएशन के साथ इसे प्राप्त किया जा सके, जिससे पारंपरिक डिफ्यूजन प्रक्रियाओं की कम्प्यूटेशनल बाधाओं को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र SBUnfold को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन जनरेटिव अनफोल्डिंग विधि है जो ज्ञात संभाव्यता घनत्वों (probability densities) पर निर्भर हुए बिना, कुशल, उच्च-आयामी क्रॉस-सेक्शन माप सक्षम करने के लिए श्रोडिंगर ब्रिज और डिफ्यूजन मॉडल का लाभ उठाते हुए विभेदक (discriminative) और जनरेटिव दृष्टिकोणों की खूबियों को जोड़ती है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कैसे हैड्रोनिक जेट्स के लिए एक नया फाउंडेशन मॉडल कोलाइडर भौतिकी की तीन महत्वपूर्ण चुनौतियों को संबोधित करता है—पुनर्निर्माण (reconstruction) के लिए कम्प्यूटेशनल लागत को कम करना, व्यापक अनिश्चितता मात्रा निर्धारण (uncertainty quantification) को सक्षम करना, और मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) नए भौतिकी अन्वेषणों को सुगम बनाना—जिससे जेट-आधारित फाउंडेशन मॉडल्स प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट अध्ययनों से शोधकर्ताओं के लिए व्यावहारिक उपकरणों में परिवर्तित हो जाते हैं।
यह शोध पत्र "OmniLearn" को प्रस्तुत करता है, जो एक जेट-फिजिक्स फाउंडेशन मॉडल है जो एक विशिष्ट मल्टीक्लास जनरेशन और क्लासिफिकेशन टास्क से सीखी गई रिप्रजेंटेशन का लाभ उठाता है ताकि विभिन्न डेटासेट्स, कोलिजन सिस्टम्स और विश्लेषण लक्ष्यों केAcross विविध डाउनस्ट्रीम जेट फिजिक्स कार्यों की सटीकता (accuracy), परिशुद्धता (precision) और गति (speed) को एक साथ बढ़ाया जा सके।