Pretrained Event Classification Model for High Energy Physics Analysis
本文介绍了一种基于图神经网络的预训练基础模型,该模型在1.2亿个模拟高能物理事件上进行预训练,经微调后,在多样化的任务和模拟框架中显著提升了事件分类的准确性和效率,同时揭示出性能提升源于在保留通用编码器的同时构建了新的消息传递路径。
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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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本文介绍了一种基于图神经网络的预训练基础模型,该模型在1.2亿个模拟高能物理事件上进行预训练,经微调后,在多样化的任务和模拟框架中显著提升了事件分类的准确性和效率,同时揭示出性能提升源于在保留通用编码器的同时构建了新的消息传递路径。
本文在相对论量子场论框架下运用发展的 Bethe-Salpeter 理论,将奇特共振态建模为不稳定的分子态,并成功计算了其高于阈值的质与宽度,从而与实验观测相符。
本文提出了一种稳健的似然比框架,旨在评估高度激发的理论模型与实验残差的相容性,特别针对探测表现为对既定背景预测微小偏离的微妙新物理信号这一挑战。
本文利用公开 Belle II 数据引入一个模型无关的框架,以重新诠释衰变道,将其确立为新物理的双重探针,该探针不仅给出了当前对分支比的最强限制,而且对轴子 - 夸克耦合施加了约束。
本文提出了一种通过冻结产生机制生成的轻子宇称保护的暗物质候选者,该候选者在相对论性粒子有效数目()和引力波中产生可观测信号,为未来的宇宙学实验提供了互补的探测手段。
本文在矢量介子的隐藏局域对称性表述中识别出一种先前被忽视的威兹 - 祖米诺 - 威滕结构,该结构导致其反常耦合的拓扑量子化,从而解释了矢量介子主导的成功,并通过对形状因子的精密测量,为规范场与物质场描述之间提供了可检验的区分。
本文表明,尽管具有单一暗物质多重态的最小味破坏框架能够自然地解释在 Belle II 和 NA62 观测到的或超出,但它无法同时解释这两个反常现象,从而凸显了味暗物质模型的具体约束与可检验性。
本文引入了一种采用“教师–学生”策略的物理信息神经网络框架,从 HERA 数据中提取模型无关的色偶极子振幅,该振幅在不重新调整参数的情况下成功预测了独占性 光致产生截面,从而为高能 QCD 中胶子饱和标度的过程无关性提供了有力证据。
本文对格罗斯 - 尼韦模型进行了涵盖微扰论、半经典大极限及可积性方法的多方法综合分析,证明在大化学势下,该系统进入一个自洽的晶体相,其特征为束缚态的凝聚以及两个新产生的动力学尺度的涌现,这两个尺度分别支配非微扰效应与振荡的手征凝聚。
本文表明,自相互作用暗物质中索末菲增强的各种幺正化方案在本质上是等效且与正则化无关的,从而导出了一个统一的、无需正则化的多态系统公式,该公式用标准增强因子、硬湮灭振幅和散射矩阵表示。