⚛️ phenomenology
Higher-order flow coefficients in dilepton emission from a magnetized hadronic medium
该研究揭示了强磁场下热强子介质中双轻子发射在低不变质量区因π介子朗道能级量子化而产生显著的奇次消失、偶次（）振荡且随磁场增强的各向异性高阶流系数，表明双轻子是探测重离子碰撞中磁场效应及强子动力学的灵敏探针。
⚛️ Category
hep-ph
5114 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。
⚛️ nuclear theory
A dual description of quarks and baryons: Quarkyonic matter within a relativistic quark model
该论文通过结合双重夸克子图像与夸克 - 介子耦合模型构建了相对论性夸克子 QMC 模型，研究发现核相互作用显著改变了夸克饱和密度及高密度下状态方程的硬化行为，表明核力能增强夸克子区域的状态方程刚度。
⚛️ high-energy experiments
Analysis of Fully Heavy and Pentaquark Candidates
本文利用 QCD 求和规则方法，通过三种不同的插值流研究了自旋宇称为的全重五夸克态和，预测了它们的质量并给出了相应的流耦合常数，为后续实验搜寻及衰变性质分析提供了理论依据。
⚛️ phenomenology
Exclusive pair production with low invariant mass in ultraperipheral Pb-Pb collisions at the LHC
该论文利用等效光子近似，在考虑连续态机制及作为波粲偶素候选者的和共振态贡献的基础上，预测了LHC超外围Pb-Pb碰撞中低不变质量对产生的截面及分布，并指出背对背关联可用于分离该过程以研究激发态夸克偶素性质。
⚛️ phenomenology
Can QCD Axions Survive the Cosmological Constant Problem?
该论文指出，在通过动力学机制缓解宇宙学常数问题的“瑜伽”松弛模型框架下，真空能量的松弛效应会抑制 QCD 轴子的真空势能，导致其质量 - 耦合关系偏离标准预期并可能使其偏离 CP 守恒极小值，从而使得标准形式的 QCD 轴子在该框架下难以存活。
⚛️ phenomenology
Cogenesis of visible and dark matter in a scotogenic model
该论文在 scotogenic 中微子质量模型框架下，提出了一种通过 CP 破坏的重右手中微子衰变同时产生可见物质不对称性和亚 GeV 尺度暗物质的机制，并论证了该模型在解释中微子参数与味观测量的同时，能够成功实现可见与暗物质的共生成。
⚛️ phenomenology
LHC Signatures of the Generic Georgi-Machacek Model
该论文提出一种打破 custodial 对称性的广义 Georgi-Machacek 模型，通过引入质量非简并的新 Higgs 玻色子，成功解释了 ATLAS 和 CMS 在 、 及双光子通道中观测到的实验异常，同时满足真空稳定性及标准模型 Higgs 信号强度的约束。
⚛️ phenomenology
F-Term Hybrid Inflation, Metastable Cosmic Strings and Low Reheating in View of ACT
该论文提出了一种基于左右对称理论的 F 项混合暴胀模型，该模型在满足 ACT 观测数据的同时，通过稀释单极子产生与脉冲星计时阵列（PTA）观测相符的亚稳态宇宙弦，并预言了 PeV 能标的超对称质量尺度以及低于 34 GeV 的低再加热温度。
⚛️ lattice
Doubly heavy spin- baryons spectrum in the ground and excited states
该研究利用包含高达十维算符的非微扰 QCD 效应，通过 QCD 求和规则在统一理论框架下预测了含两个重夸克（c 和/或 b）的自旋为 3/2 双重重子（包括 和 系列）在基态、第一轨道激发态及第一径向激发态下的质量与残留值，为实验搜寻提供了关键理论指导。
⚛️ nuclear experiments
Transfer Learning for Neutrino Scattering: Domain Adaptation with GANs
该论文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的迁移学习框架，通过将合成中微子 - 碳散射数据中编码的物理信息迁移至中微子 - 氩及反中微子 - 碳相互作用等目标过程，在有限统计数据下成功复现了关键运动学特征并显著优于从头训练的模型，为下一代中微子散射事件生成器提供了高效且动机充分的建模方案。