超越标准模型的多维参数空间高效探索

我们提出一种方法，以缓解超越标准模型理论中探索多维参数空间所面临的挑战。我们通过智能采样理论参数并构建核密度估计器，对任意参数选择下的模型似然进行评估。通过减少昂贵的蒙特卡洛模拟次数，该方法为检验复杂理论提供了更高效的途径。我们以对一个短寿命重中微子 $N$ 设定新限制为例说明了我们的技术，该中微子被提出作为中微子实验异常的解释。利用 T2K 近探测器中对轻子对的搜寻，我们在广阔的参数空间区域上得到了模型参数的排除限，充分发挥了我们新方法的优势。借助单次蒙特卡洛模拟，我们获得了任意模型参数选择下的微分事件率，从而能够对模型参数空间的任意切片给出限制。我们得出结论：寿命大于 $c \tau^0 \gtrsim 3~$cm 的 $N$ 粒子已被 T2K 数据排除。我们还以总率、寿命和 $N$ 质量给出了与模型无关的约束，并提供了一个近似解析公式。该方法可应用于物理学的其他分支，以高效探索理论参数的景观。