Neural simulation-based inference of the Higgs trilinear self-coupling via off-shell Higgs production
본 논문은 고광도 LHC 에서의 오프-셸 힉스 생성을 활용하여 힉스 삼선 결합과 기타 SMEFT 연산자를 제약하기 위해 행렬 요소 강화 학습과 분류 기반 배경 추정을 결합한 하이브리드 신경망 시뮬레이션 기반 추론 방식을 제안하며, 이를 통해 이론적 최적 감도에 근접하는 성능을 달성합니다.