2517 पेपर
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि प्रमुख स्पैलेशन स्रोतों (ESS, J-PARC, और CSNS) पर आगामी लो-थ्रेशोल्ड कोहेरेंट इलास्टिक न्यूट्रिनो-न्यूक्लियस स्कैटरिंग प्रयोग, न्यूट्रल पायोन क्षय के माध्यम से उत्पन्न और वेक्टर पोर्टल्स द्वारा मध्यस्थता वाले सब-जीईवी थर्मल डार्क मैटर के लिए पूर्व में अनछुए पैरामीटर स्पेस की महत्वपूर्ण रूप से जांच करेंगे।
यह शोध पत्र ज्यामितीय डिजाइन सिद्धांतों और लगभग पूर्ण स्थानीय चयनात्मकता (aCLS) मानदंड को पेश करते हुए, क्वांटम न्यूरल नेटवर्क डिजाइन को अवस्था सुलभता (state reachability) से सीखे जाने की क्षमता (learnability) की ओर पुनर्गठित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि वे आर्किटेक्चर जिनके लिए डेटा और प्रशिक्षित भारों पर संयुक्त निर्भरता की आवश्यकता होती है, अनुकूलन योग्य विशेषता शिक्षण (adaptive feature learning) को सक्षम करते हैं और पारंपरिक योजनाओं की तुलना में अधिक दक्षता के साथ बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र एक सुपरकंडक्टिंग क्वबिट का उपयोग करके माइक्रोवेव कैविटी को एक गैर-शास्त्रीय फोक अवस्था (non-classical Fock state) में तैयार करने वाली एक क्वांटम-उन्नत डार्क मैटर खोज तकनीक को प्रदर्शित करता है, जो सिग्नल फोटॉन उत्सर्जन को उत्तेजित कर स्कैन दर को 2.78 के कारक से बढ़ा देता है और 5.965 GHz के आसपास के डार्क फोटॉन्स के लिए के काइनेटिक मिक्सिंग कोणों को अपवर्जित करता है।
यह शोध पत्र प्रस्तावित करता है कि बिग बैंग से निकलने वाले अवशेष न्यूट्रिनो का पता पैरामीट्रिक प्रतिदीप्ति (parametric fluorescence) के माध्यम से लगाया जा सकता है, जो परमाणु या आणविक प्रणालियों में एक सुसंगत प्रकीर्णन प्रक्रिया है जहाँ एक भारी न्यूट्रिनो एक हल्के न्यूट्रिनो और एक सिग्नल फोटॉन में क्षय होता है, जो अनुकूलित लक्ष्य आयतनों में प्रति वर्ष एक घटना तक पहुँचने वाली संभावित दर के साथ एक आशाजनक पहचान विधि प्रदान करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि अंतिम-अवस्था अंतःक्रिया (final-state interaction) मॉडलिंग में अनिश्चितताएं, DUNE जैसे अगली पीढ़ी के लंबी-आधारित (long-baseline) प्रयोगों में पुनर्गठित न्यूट्रिनो-ऊर्जा स्पेक्ट्रा को इस हद तक विकृत कर सकती हैं जो दोलन मापदंडों (oscillation parameters) के परिवर्तनों के तुलनीय या उनसे अधिक हो सकती है, जिससे संभावित विसंगतियां (degeneracies) उत्पन्न होती हैं जिनके लिए सुदृढ़ परिणामों हेतु बेहतर सैद्धांतिक चरित्र चित्रण और समर्पित प्रायोगिक मापन की आवश्यकता होती है।
यह शोध पत्र NuBench प्रस्तुत करता है, जो छह डिटेक्टर ज्यामितिओं (geometries) में सात बड़े पैमाने के सिम्युलेटेड डेटासेट्स से युक्त एक ओपन बेंचमार्क है, जिसे न्यूट्रिनो टेलीस्कोप के लिए डीप लर्निंग-आधारित इवेंट रिकंस्ट्रक्शन विधियों के विकास और तुलनात्मक मूल्यांकन को सुगम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र MEDIC को प्रस्तुत करता है, जो एक सिमुलेशन-संचालित न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क है जो कण भौतिकी डिटेक्टरों में विसंगति का पता लगाने और दोषपूर्ण घटकों को स्थानीयकृत करने के लिए मशीन लर्निंग का लाभ उठाता है, जो भविष्य के कोलाइडर प्रयोगों के लिए उन्नत डेटा गुणवत्ता निगरानी प्रणालियों की ओर एक आधारभूत कदम के रूप में कार्य करता है।
यह शोध पत्र हैड्रोनाइज़ेशन के दौरान एक स्ट्रिंग क्लोजपैकिंग तंत्र की जांच करता है जो एलएचसी (LHC) द्वारा देखे गए मल्टीप्लिसिटी के साथ स्ट्रेंज-हैड्रॉन उत्पादन में वृद्धि की व्याख्या करने के लिए प्रभावी स्ट्रिंग टेंशन को बढ़ाता है, जो एक ऐसा मॉडल है जो डेटा के साथ सफलतापूर्वक ट्यून होता है और गैर-स्ट्रेंज p/pi अनुपात तथा विशिष्ट स्पेक्ट्रल आकृतियों की चुनौतियों के बावजूद कई कण अनुपातों का गुणात्मक रूप से वर्णन करता है।
यह शोध पत्र 2023-2025 के प्रोटॉन और भारी-आयन टकराव डेटा का उपयोग करके SND@LHC प्रयोग के फॉरवर्ड स्यूडोरेपिडिटी क्षेत्र में म्यूऑन फ्लक्स के सटीक मापन को प्रस्तुत करता है, जो मोंटे कार्लो भविष्यवाणियों के अनुरूप मान रिपोर्ट करता है और व्यवस्थित अनिश्चितताओं द्वारा प्रधान है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि क्वांटम टोमोग्राफी के माध्यम से स्पिन डेंसिटी मैट्रिसेस का पुनर्निर्माण करना और LHC पर नियर-थ्रेशोल्ड टॉप-एंटीटॉप उत्पादन के लिए क्वांटम सूचना-प्रेरित अवलोकनों का विश्लेषण करना, टोपोनियम निर्माण के सूक्ष्म प्रभावों का पता लगाने के लिए संवेदनशीलता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।