A Precise Determination of from the Heavy Jet Mass Distribution
本論文は、固定次数計算、複数の再総和次数、および第一原理に基づく幂次補正を組み合わせた最先端の理論予測を活用した重ジェット質量データのグローバルフィットを通じて、という強い結合定数の精密な決定を示し、堅牢な結果を達成する上で再総和が果たす決定的な役割を証明するとともに、トリジェット領域における負の幂次補正の証拠を明らかにするものである。
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hep-ex
1264 件の論文
「Hep-Ex」は、素粒子物理学の最前線にある加速器実験の分野を指します。大型加速器で衝突させた粒子の振る舞いを詳しく調べることで、宇宙の根本的な法則や物質の成り立ちを探求する研究です。
Gist.Science は、arXiv から公開されるこの分野の最新プレプリントをすべて網羅的に処理し、専門知識がなくても読める平易な解説と、技術的な詳細を両方備えた要約を提供しています。
以下に、Hep-Ex 分野の最新論文リストを掲載します。
An electron-hadron collider at the high-luminosity LHC
本論文は、ラン 5 中の高輝度 LHC と同時に衝突を実現するために 20 GeV エネルギー回収型リニアックを利用した「フェーズ 1」の電子・ハドロン衝突型加速器の概念を提案し、独自の科学的潜在能力を解き放つために必要なビームダイナミクス、加速器技術、および検出器の制約を詳述する。
Sphalerogenesis
この論文は、次元六の演算子によって媒介される電弱スファレロンのCP対称性破れを伴う崩壊を通じて宇宙のバリオン非対称性を説明する「スファレロジェネシス」と呼ばれる機構を提案し、将来の電子電気双極子能の測定によって検証可能な約38 TeVの新しい物理スケールを示唆している。
Extending the sensitivity of heavy sterile neutrino searches with solar neutrino experiments
本論文は、崩壊生成物（対または）の相補的な検出法を組み合わせることで、太陽ニュートリノ実験がMeV質量範囲の重いステライルニュートリノを検出可能であることを示す感度研究を提示し、それにより混合角および質量の観測可能なパラメータ空間を拡張するものである。
E-PCN: Jet Tagging with Explainable Particle Chebyshev Networks Using Kinematic Features
本論文は、JetClass データセットにおいて最先端のジェット分類性能を達成しつつ、その決定を主導する主要因として角分離と横運動量を特定する、4 つの異なる運動量特徴重み付きグラフ表現を統合した説明可能なグラフニューラルネットワークである E-PCN を導入する。
Mass Spectra of Hexaquark States in QCD Sum Rules
次元 12 の凝縮子を用いた QCD 和則により、本研究はヘキサクォーク状態の質量スペクトルを計算し、基底状態が約 5.8 GeV 付近に存在することを発見した。これは BESIII による閾値付近の束縛状態の非観測と一致しており、同時に隠れボトム候補の質量も予測している。
OmniMol: Transferring Particle Physics Knowledge to Molecular Dynamics with Point-Edge Transformers
本論文は、Point-Edge トランスフォーマー・アーキテクチャと高エネルギー物理学からの知識転移を活用し、最小限の微調整と極めて高速な推論で卓越した性能を達成する、小分子向けの最先端の機械学習型原子間ポテンシャル「OmniMol」を紹介する。
$CP$ violation in neutral kaon mixing in
本論文は、中性カオン混合によって誘起される崩壊における CP 対称性の破れが、レベルと推定される 2 次の弱い相互作用効果であることを示し、それが現在の実験感度およびチャームセクターにおける予想される直接 CP 対称性の破れと比較して無視できるほど小さいことを明らかにする。
Probing Quantum Entanglement in Pairs via the Channel at STCF
本論文は、 GeV における完全モンテカルロシミュレーションを通じて再構成されたコンカレンス を達成し、 崩壊チャネルを介して 対における量子もつれとベル不等式の破れを効果的に探査できることを示す提案されたスーパー・タウ・チャーム施設（STCF）の実現可能性研究を提示する。
HepScript: A Dual-Use DSL for Human-AI Collaborative Data Analysis Workflows in High-Energy Physics
本論文は、高エネルギー物理学における複雑な解析ロジックを抽象化する形式的インターフェースとして機能する二用途のドメイン固有言語「HepScript」を導入するものであり、これにより人間専門家は簡潔なコードを記述できる一方、AI エージェントは文献から実行可能な仕様を信頼性高く生成することが可能となり、その結果、手作業の負担を大幅に軽減し、従来解決が困難であった自動化の課題を解決する。