人工原模型构建：从简化模型结果出发建立次世代标准模型的前驱

我们提出一种新颖算法，用以在大量已发表的 LHC 结果中识别新物理潜在的分散信号。它采用随机游走算法引入多组新粒子，称为“原模型”（proto-models），并针对 ATLAS 与 CMS 的简化模型结果进行测试（利用 SModelS 软件框架）。一个组合算法识别出最大程度违背 SM 假设、同时与我们数据库中全部 LHC 约束相容的分析和/或信号区集合。通过运行 SModelS 数据库中的实验结果来演示我们的方法，我们发现当前表现最佳的原模型包含一个顶伴子、一个轻味夸克伴子，以及一个最轻的中性新粒子，其质量分别约为 1.2 TeV、700 GeV 与 160 GeV。对应的 SM 假设全局 p 值为约 0.19；按构造方式，不存在多重比较（look-elsewhere）效应。