Neural simulation-based inference of the Higgs trilinear self-coupling via off-shell Higgs production
本論文は、ハイブリッドなニューラルシミュレーションに基づく推論手法を提案し、行列要素強化トレーニングと分類に基づく背景推定を組み合わせることで、高輝度LHCにおけるオフシェルヒッグス生成を用いてヒッグス三重結合定数および他のSMEFT演算子を制限し、理論的に最適な感度に近い感度を実現するものである。