从最优可观测量到机器学习：未来轻子对撞机上$e^+e^- \to W^+W^-$的有效场论分析

我们将机器学习技术应用于未来轻子对撞机上$e^+e^- \to W^+W^-$过程的有效场论分析，并展示了其相较于最优可观测量等传统方法的优势。与传统算法相比，我们表明基于模拟的推断方法对探测器效应和背景更具鲁棒性，并且原则上只要有足够准确描述实验的蒙特卡洛模拟样本，就能产生无偏结果。鉴于$e^+e^- \to W^+W^-$测量可达到的极高精度（就反常三规范玻色子耦合而言约为$10^{-4}$甚至更好），这对于未来轻子对撞机的分析至关重要。我们的框架可推广至其他有效场论分析，例如$\mu$子对撞机上的$e^+e^- \to t\bar{t}$或类似过程。