hep-ph 篇论文 | Gist.Science

高能物理致力于探索宇宙最基础的构成与运行法则，从微观粒子的相互作用到宏观宇宙的演化，都在其研究范畴之内。这一领域不断挑战人类对物质、能量以及时空本质的认知边界。

在 Gist.Science 上，我们持续追踪来自 arXiv 的最新预印本，确保您能第一时间获取前沿动态。我们的团队对每一份新发布的论文进行深度处理，不仅提供详尽的技术摘要，更会提炼出通俗易懂的通俗解读，帮助不同背景的读者跨越专业门槛。

以下为您呈现该领域最新的精选论文列表，让我们一起探索这些关于宇宙奥秘的最新发现。

本文通过使用相同的半相对论相互作用将夸克-双夸克近似与三体模型进行比较，评估了该近似在重子质量计算中的准确性，引入了一种改进的势能处理程序，并证明了实现准确的重子质量并不严格需要紧凑的双夸克。

本文介绍了 Profile OmniFold，它是基于机器学习的 OmniFold 算法的一种扩展，该算法通过引入干扰参数来处理探测器模拟中的不确定性，并通过高斯示例和 CMS 实验案例研究进行了验证。

本文通过分析背景标量场的空间变化如何影响中微子质量、味振荡以及超新星时间延迟，推导出了对标量-张量引力理论的新型约束，并最终将这些限制映射到诸如对称子（Symmetron）和变色龙（Chameleon）等流行的筛选机制上。

本文提出，希格斯质量的微小性是幂律重整化群演化的自然结果，其中统一标度下的量级为一的边界条件通过顶夸克汤川耦合被指数级抑制至电弱标度，从而在不需要保护性对称性或精细调节的情况下解决了层级问题。

本文回顾了机器学习在物理学领域中的可解释性（interpretability）与可说明性（explainability）的概念，将它们分别定义为结构透明度与科学内容，并指出它们是受权衡制约的刻意建模选择，而非模型本身的固有属性。

本文介绍了一种用于色单态衰变中次次领头阶（NNLO）QCD 计算的局部红外减法方法，该方法利用标量辐射子和纯分裂函数来处理重叠奇异性，并证明了 $e^+e^-\to q\bar{q}$ 过程中双实剩余项的有限性与数值收敛性。

本文介绍了一种基于近端策略优化（PPO）的强化学习框架，该框架通过有效地在参数空间中进行导航以识别可行的基准点，从而高效地加速了对极小暗 $U(1)_x$ 扇区中超冷相变产生的可探测引力波信号的搜索，其性能优于传统的蒙特卡洛扫描。

本文估算了由地球核心热发射产生的亚电子伏特暗光子的动能混合参数限制，证明了像 SENSEI 和 DAMIC-M 这样的现有实验已经限制了该参数空间，而拟议中的 Oscura 实验可以将灵敏度提高两个到三个数量级。

本文展示了 MUSES 计算引擎的 Calliope 版本在计算并热力学合并用于重离子碰撞的多种状态方程方面的能力，并论证了其在具有可移动临界点和临界标度效应的各种碰撞能量下的相对论粘性流体动力学模拟中的应用。

本文通过展示不同正则化方案中复杂的 KLN 定理抵消现象，并将这些结果与振幅的复分析结构相联系，为处理涉及无质量或不稳定粒子的唯象计算中的 t 道发散提出了实用的处方，从而推进了有限阶包含性对撞机可观量的构建。