Big Dipper, Help Me Find A Way -- Dip-hunting at hadron colliders
本文提出一种利用参数化神经网络通过破坏性干涉模式识别顶夸克亲和标量共振的“凹陷搜寻”策略,以解决传统“隆起搜寻”方法在干涉效应使窄宽近似失效的区域中所面临的局限性。
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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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本文提出一种利用参数化神经网络通过破坏性干涉模式识别顶夸克亲和标量共振的“凹陷搜寻”策略,以解决传统“隆起搜寻”方法在干涉效应使窄宽近似失效的区域中所面临的局限性。
本文推导了针对具有非标准速度的快慢致密天体密度和质量的不依赖模型的微引力透镜约束,展示了其独特的运动学特性如何开辟新的参数空间,并显著改变与传统暗物质搜寻相比的观测极限。
本文表明,对于大型强子对撞机上的包容性喷注产生过程,用于估算缺失高阶不确定性的标准尺度变化方法可能极不可靠,因为NNLO+NNLL计算揭示,重求和效应会显著改变中心截面值及不确定性估计。
本文提出了一种框架,通过论证在量子色动力学能标附近的六类代表性有效算符会在各类核、原子及分子系统中产生截然不同且实验上可区分的电偶极矩模式,从而解决识别破坏电荷宇称对称性和佩切伊-奎因对称性的紫外起源这一逆问题。
本文提出一个推测性基准模型,通过时间对称输运假设解释 AMS-02 电子与正电子能谱,其中正电子部分包含一个辐射暴露显著降低的超前分量,在不修改标准能量损失定律的情况下成功复现了观测到的能谱特征。
本文介绍了 Jarvis-HEP,这是一个轻量级 Python 框架,旨在通过支持基于 YAML 的规范、依赖感知的执行以及多样化计算工具的模块化集成,来优化高能物理工作流程,从而实现高效的参数扫描和多步骤研究。
本文对实验数据和格点量子色动力学数据进行了统一分析,确认了和是具有特定极点质量和宽度的SU(3)味伙伴共振态,同时揭示其内部结构需要超出简单介子-介子分子的重要成分。
本文通过利用有效势模型计算飞米级关联函数,研究了、和共振态的强子分子本质,揭示了显著的增强结构,为这些态是动力学产生的提供了直接证据,并为未来在大型强子对撞机(LHC)和相对论重离子对撞机(RHIC)上进行的高精度实验提供了关键见解。
本文利用手征有效场论和实验数据计算强子形状因子,并预测半轻子衰变到类轴子粒子和介子的分支比、不变质量分布及前后不对称性,从而为未来的实验搜寻提供定量基础。