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Polarisation fractions in $B\to V_1 V_2$: U-Spin constraints and new physics signatures

Questo articolo investiga i decadimenti $B \to V_1 V_2$ utilizzando la simmetria U-spin e riscontra che, sebbene il Modello Standard possa accomodare i dati con parametri liberi, l'imposizione di gerarchie motivate teoricamente conduce a tensioni significative — in particolare nei modi $\Delta S = 1$ come $B_s \to K^{*0} \overline{K^{*0}}$ — che non possono essere pienamente risolte da scenari di nuova fisica semplicistici senza invocare grandi contributi non fattorizzabili.

Search for dimuon resonance in the 35 to 75 GeV mass range using 140 fb$^{-1}$ of 13 TeV $pp$ collisions with the ATLAS detector

Utilizzando 140 fb$^{-1}$ di dati di collisioni protone-protone a 13 TeV raccolti dal rivelatore ATLAS, questo studio impiega la regressione dei processi gaussiani per modellare le sfide del fondo in una ricerca di risonanze dimuoniche tra 35 e 75 GeV, non riscontrando alcun eccesso significativo e imponendo nuovi vincoli ai modelli di fotone oscuro e mediatori di materia oscura.

Soft Contributions Stabilize NNLO QCD Corrections to Quarkonium Production and Decay

Polarization interference in exclusive $V+$jets at all orders in $\alpha_s$

Questo articolo dimostra che l'interferenza di polarizzazione trasversale-longitudinale nei processi esclusivi $V$+jet svanisce con l'integrazione dello spazio delle fasi per i decadimenti di $\gamma^*$, ma è attenuata dalla violazione di parità per i bosoni $W$ e $Z$, fornendo un quadro per tenere conto dei tagli fiduciali e delle implicazioni per la nuova fisica e le collisioni di ioni pesanti.

Defining a Minimum Resolution for Unbinned Analyses

Questo articolo introduce il metodo Minimum Resolution Likelihood (MRL), che definisce una Regione di Segnale Fiduciale per convertire le incertezze sistematiche in incertezze statistiche, garantendo così una stima non influenzata della forza del segnale nelle analisi di collisionatori che utilizzano modelli di Machine Learning.

Study of the $e^+e^-\to π^+π^-D_s^+D_s^-$ process from $\sqrt{s}$ = 4.42 to 4.95 GeV at BESIII

Utilizzando 8,5 fb⁻¹ di dati di collisione raccolti dal rivelatore BESIII a energie del centro di massa comprese tra 4,42 e 4,95 GeV, questo studio non riporta alcun segnale significativo per il processo $e^+e^-\to \pi^+\pi^-D_s^+D_s^-$, stabilendo invece limiti superiori al livello di confidenza del 90% sulle sezioni d'urto di Born e non riscontrando evidenze di risonanze di tipo charmonium-like nello spettro della massa invariante $D_s^+D_s^-$.

Searching for the $G(3900)$ via the $K^- p \to D_s^- \Lambda_c^+ G(3900)^0$ reaction

Questo articolo propone la ricerca della struttura $G(3900)$ attraverso la reazione $K^- p \to D_s^- \Lambda_c^+ G(3900)^0$ utilizzando un approccio con lagrangiana effettiva per determinare se si tratti di una risonanza genuina o di uno stato molecolare, libera dagli effetti di interferenza presenti nelle collisioni $e^+e^-$.

Influence of the KK graviton decay into hh on the triple Higgs measurement at LHC

Questo articolo propone che un recente eccesso di ATLAS nella regione della massa del triplo Higgs, potenzialmente corrispondente alle risonanze previste dei gravitoni KK di Randall-Sundrum a 1000 e 1300 GeV, offra un percorso promettente per confermare l'esistenza di queste risonanze extra e vincolare il parametro di accoppiamento del gravitone KK $k_l$ utilizzando i prossimi dati dell'LHC Run 3.

Tracking performance study of the LHCb UP Detector

Questo articolo presenta la progettazione del pixel tracker basato su UP MAPS per l'LHCb e dimostra che i suoi algoritmi di ricostruzione standalone dedicati raggiungono un'elevata efficienza (~98%) e bassi tassi di ghost (<4%), offrendo una soluzione robusta per le future sfide della tracciatura ad alta luminosità.

Factorizable Normalizing Flows for parameter-dependent density morphing

Questo articolo introduce i Factorizable Normalizing Flows (FNF), un framework scalabile e interpretabile che modella le deformazioni di densità dipendenti dai parametri combinando un flusso di riferimento fisso con una trasformazione polinomiale fattorizzata e apprendibile, consentendo così un'inferenza efficiente senza l'intrattabilità computazionale del campionamento di spazi congiunti di parametri esponenzialmente grandi.