⚛️ high-energy experiments
Exploring the BSM parameter space with Neural Network aided Simulation-Based Inference
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लाइकलीहुड-फ्री सिमुलेशन-बेस्ड इन्फरेंस (likelihood-free Simulation-Based Inference), विशेष रूप से न्यूरल पोस्टीरियर एस्टीमेशन (Neural Posterior Estimation) विधि, उच्च-आयामी बियॉन्ड द स्टैंडर्ड मॉडल (Beyond the Standard Model) पैरामीटर स्पेस को खोजने के लिए पारंपरिक एमसीएमसी (MCMC) के एक गणनात्मक रूप से कुशल और सटीक विकल्प के रूप में कार्य करती है, जो डार्क मैटर बाधाओं सहित 5-पैरामीटर और 9-पैरामीटर पीएमएसएसएम (pMSSM) परिदृश्यों के लिए पोस्टीरियर वितरणों को सफलतापूर्वक इन्फर करती है।
Atrideb Chatterjee, Arghya Choudhury, Sourav Mitra, Arpita Mondal, Subhadeep Mondal2026-02-16