测量超对称性

如果在 LHC（以及 ILC）上发现了新物理，对基础理论的重构不应受到关于高能标模型的假设所束缚。为了将大量测量结果映射到高维参数空间，我们引入了 SFitter 及其新的加权马尔可夫链技术。SFitter 构建独占似然图，确定最佳拟合参数点，并生成最可能参数点的排序列表。以 TeV 能标超对称拉格朗日量为例，我们展示了高维似然图通常如何包含简并性和强相关性。SFitter 使我们能够利用贝叶斯以及频率学派构造来研究此类模型参数空间。我们详细说明了在 LHC 上分析高维新物理参数空间（如 TeV 能标 MSSM）的可能性。LHC 与 ILC 测量的结合很可能能够完全覆盖高度复杂的 TeV 能标参数空间。