希格斯 sector 中机器学习增强的 CP 不对称性
高能物理 - 唯象学
2022-06-28 v3 高能物理 - 实验
摘要
提高对希格斯 sector 中 CP 破坏的灵敏度是大强子对撞机（Large Hadron Collider）精度希格斯计划支柱之一。我们提出一种简单方法，可从神经网络输出直接构造对 CP 敏感的观测量。我们表明，与传统角度观测量单独使用相比，这些观测量对希格斯玻色子产生和衰变中的 CP 破坏效应具有更高的灵敏度。神经网络所识别的运动学关联可用于设计基于角度观测量的新分析，获得类似的灵敏度提升。
引用
@article{arxiv.2112.05052,
title = {Machine-enhanced CP-asymmetries in the Higgs sector},
author = {Akanksha Bhardwaj and Christoph Englert and Robert Hankache and Andrew D. Pilkington},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.05052},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 7 figures, 2 tables, v2: added clarifications, references updated, v3: version published in PLB