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。

⚛️ lattice

Scalar molecules ηbBc−\eta _{b}B_{c}^{-} and ηcBc+\eta _{c}B_{c}^{+} with asymmetric quark contents

利用 QCD 求和规则方法,本文研究了假想的标量分子态 Mb\mathcal{M}_{b}(bbb‾c‾bb\overline{b}\overline{c})和 Mc\mathcal{M}_{c}(ccc‾b‾cc\overline{c}\overline{b})的质量、衰变宽度及主要衰变道,预测它们分别为质量约为 15.7 GeV 和 9.7 GeV 的强相互作用不稳定粒子,以指导未来的实验搜寻。

S. S. Agaev, K. Azizi, H. Sundu2026-05-07
⚛️ phenomenology

Physics-informed neural network (PINN) modeling of charged particle multiplicity using the two-component framework in heavy-ion collisions: A comparison with data-driven neural networks

本研究证明,融合了双组分框架与硬散射约束的物理信息神经网络(PINN)在预测重离子碰撞中的带电粒子多重数方面优于传统数据驱动神经网络,特别是在稀疏的高多重数区域以及泛化至未见的碰撞系统(如 Au+Au)时。

Akash Das, Satya Ranjan Nayak, B. K. Singh2026-05-07