用于BSM搜寻的数据导向范式：以凸包搜寻为例
高能物理 - 实验
2022-04-13 v3 高能物理 - 唯象学
摘要
我们提出一种用于新物理搜寻的数据导向范式（DDP）。该范式聚焦于数据而不使用模拟，可高效识别表现出对标准模型已知性质显著偏离的排他性选择，并标记以供进一步研究。DDP可利用不同性质。此处，通过将神经网络（NN）的常见潜力与凸包搜寻方法相结合来展示该范式。利用NN避免了耗费资源的背景与系统不确定性估计任务，从而能够快速检验多个末态，且相对于标准分析方法对凸包的灵敏度仅有轻微下降。
引用
@article{arxiv.2107.11573,
title = {A Data-Directed Paradigm for BSM searches: the bump-hunting example},
author = {Sergey Volkovich and Federico De Vito Halevy and Shikma Bressler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.11573},
year = {2022}
}