基于标准模型对称性的数据导向新物理搜寻
高能物理 - 唯象学
2022-06-09 v3 高能物理 - 实验
摘要
我们提出利用标准模型（SM）的对称性（精确或近似）以数据导向范式（DDP）搜寻超出标准模型（BSM）的物理。对称性非常有力，因为它们提供两个可比较而无需模拟的样本。聚焦于数据，可高效识别表现出显著不对称性的排他性选择并标记以进一步研究。使用比较两个矩阵的简单通用检验统计量已能提供良好灵敏度，仅略差于依赖信号形状精确知识的轮廓似然比检验统计量。这可用于快速扫描测得数据的大部，以试图识别感兴趣区域。弱监督神经网络也可用于此目的。
引用
@article{arxiv.2203.07529,
title = {Data-Directed Search for New Physics based on Symmetries of the SM},
author = {Mattias Birman and Benjamin Nachman and Raphael Sebbah and Gal Sela and Ophir Turetz and Shikma Bressler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.07529},
year = {2022}
}