Decoding the structure near the mass threshold in decays
基于 BESIII 合作组的高精度数据，该研究利用色散理论模型独立地处理强ππ末态相互作用，发现无需引入额外共振态即可重现衰变中质量阈值附近的实验亚结构，且虚交换对拟合质量的提升微乎其微。
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3345 篇论文
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。
The effective charm mass from the excited charmonium leptonic decays
该研究利用协变四维贝特-萨佩特方程结合红外有限的大质量类有效 QCD 跑动耦合，确定了从介子到其高径向激发态的有效粲夸克质量（范围在 1.1 至 1.5 GeV 之间），并首次实现了基于该方程的理论预测在激发态轻子衰变常数上与实验数据达到同等精度。
Schwarzian Theory and Cosmological Constant Problem
该论文基于施瓦茨曼理论及其系综平均，在量子引力框架下分析了宇宙学常数问题，提出宇宙学常数源于时间重参数化模式的系综平均，并由此推导出了暗能量密度的唯象值及其状态方程。
Two-over-Two Lattice Flavor from a Single Flavon with Three Messenger Chains
该论文提出了一种基于单一弗拉沃场和三条信使链的 Froggatt-Nielsen 框架，通过两对二（2/2）晶格结构将夸克与带电轻子的质量层级组织为单一参数 的幂次，并成功复现了 能标下的质量谱及 CP 破坏现象。
Hidden Light Scalars in Heavy-Ion Collisions: A Phenomenological Resolution to High- Quarkonium Anomalies
该论文提出了一种引入质量约为 9.40 GeV 的暗标量粒子的唯象机制，通过其与非相对论量子色动力学（NRQCD）色八重态产生共享的渐近碎裂标度，成功解释了LHC上在高横动量区出现的核修正因子平台化、椭圆流消失以及极化异常等反常现象。
Comprehensive Effective Field Theory Analysis for Baryon Number Violating Processes
该论文利用标准模型有效场论（SMEFT）和低能有效场论（LEFT）框架，通过系统性的spurion方法将重子数破坏的新物理与手征微扰理论相结合，构建了包含完整维度八算符的自洽分析流程，从而实现了从紫外物理到低能强子观测量的更广泛且精确的模型无关连接。
Learning to Unscramble: Simplifying Symbolic Expressions via Self-Supervised Oracle Trajectories
该论文提出了一种基于自监督 Oracle 轨迹的机器学习方法，通过训练置换等变的 Transformer 策略网络来预测简化步骤，在高能物理的复杂符号表达式简化任务中实现了近乎完美的求解率，并显著优于现有的强化学习和端到端回归方法。
Spontaneous Baryogenesis and Primordial Black Hole Dark Matter from Ultra-Slow-Roll Inflation
该论文提出了一种基于超慢滚暴胀的统一框架，通过暴胀子速度抑制同时解释原初黑洞暗物质、自发重子生成及随机引力波背景，并揭示了 PBH 丰度与重子产额之间的预测关联，指出未来引力波探测（如 LISA、DECIGO 和爱因斯坦望远镜）能够打破不同谱形尾部对应的高/低能标暴胀模型间的简并性。
Imprints of Reheating Dynamics on Gravitational Waves from Phase Transitions
该论文研究了暴胀后微扰再加热过程如何通过改变宇宙背景的有效状态方程，进而系统性地抑制宇宙相变产生的原初引力波信号，并揭示了由此产生的特征频谱可作为探测再加热时期膨胀历史的独特印记。
Comprehensive Mass Predictions: From Triply Heavy Baryons to Pentaquarks
本文结合基于粒子数据组信息的机器学习方法与扩展的古尔赛 - 拉迪卡蒂质量公式，对全重重子及多种奇特五夸克态的质量谱进行了预测，不仅与现有实验数据高度吻合，还为未观测态提供了理论指导。