⚛️ Category

hep-ph

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A física de altas energias, conhecida como Hep-Ph, explora os constituintes mais fundamentais da matéria e as forças que governam o universo em escalas subatômicas. Este campo desvenda mistérios que vão desde o comportamento das partículas elementares até a natureza da matéria escura, conectando a teoria quântica com observações cosmológicas de grande escala.

No Gist.Science, acompanhamos rigorosamente cada novo preprint publicado nesta categoria no arXiv. Nosso processo transforma esses estudos complexos em resumos acessíveis para o público geral, mantendo ao mesmo tempo análises técnicas detalhadas para especialistas. Abaixo estão os artigos mais recentes em física de altas energias, prontos para serem lidos de forma clara e profunda.

⚛️ phenomenology

Signatures of Type-I Seesaw in Neutrino Oscillation Phenomenology

Este estudo investiga as assinaturas fenomenológicas do mecanismo de seesaw tipo I em um cenário 3+3, demonstrando através de uma varredura de parâmetros e simulações em experimentos como DUNE, NOν\nuA e JUNO que, embora os neutrinos estéreis na escala de eV causem distorções espectrais pronunciadas, a combinação de dados de oscilação com limites cosmológicos e de violação de sabor leptônico restringe severamente o espaço de parâmetros, colocando os neutrinos estéreis de eV sob tensão significativa devido ao limite atual do decaimento μ→eγ\mu \to e\gamma.

Suka Sriyansu Pattanaik, Sasmita Mishra2026-03-30
⚛️ phenomenology

Constraints on axion-like particles via associated diboson production in hadronic collisions

Este artigo investiga a sensibilidade de colisores hadrônicos atuais e futuros a partículas semelhantes a áxions (ALPs) através da produção associada de bósons duplos, estabelecendo restrições de quatro dimensões para seus acoplamentos e destacando o potencial do Grande Colisor de Hádrons de Alta Luminosidade para explorar a faixa de massa sub-GeV.

Barbara Jäger, Ozan Semin2026-03-30
⚛️ nuclear theory

Neural network enhanced Bayesian global analysis of relativistic heavy ion collisions

Este estudo apresenta uma análise bayesiana global aprimorada por redes neurais convolucionais de colisões de íons pesados em altas energias, demonstrando a viabilidade do método para restringir as propriedades da matéria QCD, como a viscosidade de cisalhamento e a viscosidade volumétrica, substituindo simulações hidrodinâmicas computacionalmente custosas por emuladores rápidos que permitem a inclusão de observáveis estatisticamente exigentes.

Jussi Auvinen, Kari J. Eskola, Henry Hirvonen, Harri Niemi2026-03-30
⚛️ nuclear theory

Non-eikonal corrections to dijet production in DIS

Este artigo calcula correções não-eikonais à produção de jatos duplos em espalhamento inelástico profundo em núcleos, fornecendo expressões gerais de todas as ordens e demonstrando que, no limite de oscilador harmônico, as correções de próxima ordem eikonais desaparecem, enquanto as de segunda ordem próxima são não nulas e relevantes para o futuro Colisor de Elétrons e Íons.

Néstor Armesto, Fabio Domínguez, Adrián Romero2026-03-30
⚛️ phenomenology

Hardware-Aware Tensor Networks for Real-Time Quantum-Inspired Anomaly Detection at Particle Colliders

Este trabalho demonstra a viabilidade de usar redes neurais tensoriais quânticas inspiradas, especificamente operadores de produto matricial espaçados (SMPO) e sua arquitetura em cascata, para detecção de anomalias em tempo real em colisores de partículas, permitindo sua implementação eficiente em hardware de FPGA para aplicações nas bordas experimentais.

Sagar Addepalli, Prajita Bhattarai, Abhilasha Dave, Julia Gonski2026-03-30
⚛️ high-energy experiments

Improving Generative Model-based Unfolding with Schrödinger Bridges

O artigo apresenta o SBUnfold, uma nova abordagem de desdobramento que utiliza Pontes de Schrödinger e modelos de difusão para combinar as vantagens dos modelos discriminativos e generativos, permitindo mapear eventos sem depender de uma densidade de probabilidade conhecida e alcançando desempenho superior em dados sintéticos de Z+jets.

Sascha Diefenbacher, Guan-Horng Liu, Vinicius Mikuni, Benjamin Nachman, Weili Nie2026-03-27