用深度神经网络探测宇宙学粒子产生与成对热点
高能物理 - 唯象学
2023-03-17 v1 宇宙学与河外天体物理
摘要
质量远大于暴胀哈勃尺度的粒子可在暴胀期间被非绝热地成对产生。由于其大质量,所产生的粒子在其位置附近修正曲率扰动。这些局域扰动最终在宇宙微波背景(CMB)上产生局域特征,特别是成对热点(PHS)。在本工作中,我们展示卷积神经网络(CNN)为在CMB上识别PHS提供了有力工具。尽管对给定热点轮廓而言传统的匹配滤波分析已知为最优,神经网络学会有效探测现实粒子产生模型中可能出现的大量形状变化。考虑PHS信号的主导背景来自标准CMB涨落的理想化情形,我们展示即便热点温度比平均CMB涨落小倍,CNN也能以的效率分离出PHS。总体而言,CNN搜寻对重粒子质量敏感,并构成极高能粒子物理的独特探针之一。
引用
@article{arxiv.2303.08869,
title = {Probing Cosmological Particle Production and Pairwise Hotspots with Deep Neural Networks},
author = {Taegyun Kim and Jeong Han Kim and Soubhik Kumar and Adam Martin and Moritz Münchmeyer and Yuhsin Tsai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.08869},
year = {2023}
}