CKM determination from decays with jet flavor tagging at CEPC
本研究は、におけるシミュレーションされた対崩壊データに対してジェット・フレーバー・タギングを用いたCEPCが、およびの統計的不確定率をそれぞれおよびと投影される高精度かつ、大部分においてモデルに依存しない決定を達成可能であることを示しており、それによって標準模型に対する厳格な検証および新物理への感度を提供するものである。
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hep-ex
1442 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。
Why fluctuations of conserved charges in the confining regime above behave as if the quarks were free?
本論文は、カイラル転移温度以上における保存電荷の自由クォーク的な揺らぎと閉じ込められたメソン相関関数との間の明白な矛盾を、メソンの伝播は依然として弦結合状態にある一方で、保存されたクォーク数密度は、重なり合うカラーシングレット・クラスター間のクォーク交換を通じて実質的に閉じ込めを回避していることを示すことにより、クォーク・ハドロン双対性に類似した現象として解明するものである。
Chiral-odd structure of the transition: tensor form factors from QCD light-cone sum rules
本論文は、QCDライトコーン和則を用いた遷移における4つのテンソル遷移形式因子の初の直接計算を提示するものであり、それによって明確なフレーバー分解パターンを明らかにし、将来の現象論的解析のためのモデルに依存しないカイラル奇（chiral-odd）な入力を提供するものである。
Modification of heavy quark hadronization in high-multiplicity collisions at LHCb
本論文は、高多重度衝突における重いフレーバーハドロン（/や/など）の生成比の大幅な増大を示す最近のLHCbの結果を提示しており、これらはこれらのイベントにおけるハドロン化メカニズムの変調を示唆している。
Recent results on open heavy flavor production ($pp$, Pb, PbPb) from LHCb
本論文は、$ppp$Pb、およびPbPb衝突におけるオープン重いフレーバー生成に関する最新のLHCbの結果を提示し、これらの測定が、独自のエネルギー範囲において、どのようにQCD媒質の輸送特性、冷たい核物質効果、およびハドロン化メカニズムを探索しているかを強調するものである。
Neutral kaon mass measurement with the CMD-3 derector at VEPP-2000
VEPP-2000衝突型加速器のCMD-3検出器によって収集された600,000個を超える崩壊を用いて、研究者らは中性K中間子の質量を497.587 0.004 (stat.) 0.008 (syst.) 0.009 (calibr.) MeV/と測定した。
LHC: Antimuon Ring and HL-LHC based Collider
本論文は、QCD、ヒッグス物理学、および標準模型を超える現象を探索するために、5.3 TeVの重心エネルギーと高輝度を実現すべく極低温ビーム技術を利用した、HL-LHCベースの実現可能な反ミューオン・陽子衝突型加速器であるLHCの概念設計および性能評価を提示するものである。
First search for decays
Belle II検出器による365 fb⁻¹のデータを用い、sum-of-exclusives法によるフレーバー変化中性流（FCNC）崩壊 の初の探索が行われ、有意な信号は得られず、分岐比の上限を と確立した。
Differential decay rate of with the LHCb Upgrade I experiment
2024年10月に収集されたLHCb Upgrade I検出器の1.1 fbのデータサンプルを用い、本論文では過程の規格化された崩壊率および角度係数を測定し、アップグレードされた検出器の応答が、標準模型を超える物理に敏感な稀なおよび遷移のパラメータを信頼性高く抽出するために十分に理解されていることを実証している。
An interpretable unsupervised representation learning for high precision measurement in particle physics
本論文は、シリコンマイクロストリップ検出器に対して物理的に解釈可能な潜在空間を生成するカスタムのヒストグラムベースの損失関数を備えた、教師なし深層学習モデルであるHistogram AutoEncoder（HistoAE）を導入しており、従来の計算手法に匹敵する高精度な電荷および位置測定を実現しつつ、高速な検出器シミュレーションを可能にしている。