Probing dark matter through charged Higgs pair production at future multi-TeV muon colliders: A machine-learning analysis
यह शोध पत्र चार्ज्ड हिग्स पेयर प्रोडक्शन के माध्यम से इनर्ट डबलट मॉडल के भीतर डार्क मैटर की जांच करने के लिए भविष्य के मल्टी-टीईवी मयून कोलाइडर्स की क्षमता की जांच करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि मशीन-लर्निंग तकनीकें पारंपरिक कट-आधारित विधियों की तुलना में सिग्नल संवेदनशीलता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती हैं ताकि व्यवहार्य बेंचमार्क बिंदुओं के लिए से अधिक सांख्यिकीय सार्थकता प्राप्त की जा सके।