图神经网络在未来束流收集实验可见衰变暗光子搜寻中的应用
高能物理 - 实验
2024-04-23 v1 仪器与探测器
摘要
束流收集实验为搜寻暗光子提供了一个独特的机会，暗光子是低质量暗物质的有力候选者。在本研究中，我们提出将图神经网络（GNN）应用于束流收集实验中的径迹重建，以在径迹重建和顶点重建两方面获得高分辨率。我们的研究结果表明，在典型的可见衰变模式三径迹场景中，GNN方法显著优于传统方法，在低质量区域将三径迹重建效率提高了高达88%。此外，我们表明，提高最小顶点探测距离对可见衰变模式暗光子搜寻中的信号灵敏度有显著影响。通过将最小顶点距离从5毫米减小到0.1毫米，暗光子质量（）的排除上限可提高至多3倍。
引用
@article{arxiv.2401.15477,
title = {Application of Graph Neural Networks in Dark Photon Search with Visible Decays at Future Beam Dump Experiment},
author = {Zejia Lu and Xiang Chen and Jiahui Wu and Yulei Zhang and Liang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.15477},
year = {2024}
}