Exploring the SMEFT landscape: Bayesian Model Selection for indirect discovery
यह शोध पत्र एक जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करने वाले बेयसियन मॉडल चयन ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि SMEFT परिदृश्य को प्रतिस्पर्धी ऑपरेटर परिकल्पनाओं के एक स्थान के रूप में नेविगेट किया जा सके, और यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण LEP और LHC डेटा पर लागू होने पर पारंपरिक ग्लोबल फिट्स की तुलना में विल्सन गुणांकों के अधिक सुदृढ़ लक्षण वर्णन और मॉडल सहसंबंधों की स्पष्ट पहचान प्रदान करता है।