Boosted top tagging via lepton-in-jet topology for vector-like quark searches in FCC-hh
本文提出了一种基于机器学习的框架,用于识别 100 TeV FCC-hh 上的高能轻子衰变顶夸克,证明了基于变量的标记器与基于组分的标记器均能达到相当的性能,并实现了对矢量类 夸克的搜索,其发现潜力高达 10 TeV。
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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。
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本文提出了一种基于机器学习的框架,用于识别 100 TeV FCC-hh 上的高能轻子衰变顶夸克,证明了基于变量的标记器与基于组分的标记器均能达到相当的性能,并实现了对矢量类 夸克的搜索,其发现潜力高达 10 TeV。
本文表明,具有规范媒介的超对称大统一理论可以通过海力卡米(Hyper-Kamiokande)实验中的质子衰变测量来探测较低的大统一标度,并通过未来 100 TeV 质子-质子对撞机中对重胶子和夸克的研究来探测较高的大统一标度,从而为媒介标度和超对称破缺机制提供见解。
本文通过提出对于排他性过程,概率应当被定义为截断振幅模平方而非其截断平方,从而解决了微扰量子色动力学中负的衰变率和产生率问题,这一方案恢复了正定性并改善了二阶(NNLO)计算中的收敛性。
本文利用相对论性轻锥框架研究了氘核的纵向动量分布与结构函数,同时通过 比值分析了由核结合与费米运动引起的 EMC 效应。
本文表明,极化 重子向 罕见衰变的角观测量为获取正交威尔逊系数组合和 CP 破坏相提供了独特的途径,从而解决了参数简并问题,并实现了对介子衰变中无法获取的 跃迁中新物理的完整表征。
本文表明,在超外围碰撞中排他性 产生的次领头阶计算中,保留完整的单圈平方项 () 解决了高横向动量下出现的非物理负截面问题,使积分率增加了 11.6%–18.4%,并且与传统的 方法相比显著降低了标度不确定性。
本文综述了定靶散射、原子宇称不守恒以及低动量传递对撞机实验中精密弱中性流测量研究的现状与前景,并特别关注了杰斐逊实验室(Jefferson Laboratory)和美因茨(Mainz)即将开展的宇称不守恒电子散射计划。
本文通过结合低横动量与高横动量贡献,提出了一种估算半包涉来散射(SIDIS)中纵向非极化结构函数的唯象研究方法,揭示了其相对于横向结构函数的显著比例()使得包含该项对于准确解释实验数据是必要的,并为进一步约束该纵向贡献提供了专门测量的动力。
本文表明,在 13 TeV 的质子-质子碰撞中使用扁平度(flattenicity)作为事件分类器,可以显著减少多重数估计量固有的选择偏差,从而为研究小系统中的潜在喷注淬火效应和夸克-胶子等离子体形成提供一种更可靠的工具。
本文提出,部分子层级的微分极化分量是最大化矢量玻色子极化测量灵敏度的最优可观测量,该方法已在包含性 ZZ 产生过程中得到证实,且可以通过神经网络进行学习,从而将模型无关的忠实截面分析与探测新物理的最佳可行灵敏度结合起来。