利用拓扑数据分析与机器学习在μ子对撞机上探测$Z^\prime$的不可见衰变
高能物理 - 唯象学
2025-09-25 v1
摘要
我们探索了将拓扑数据分析（TDA）与机器学习相结合，用于区分在3 TeV μ子对撞机上与单光子发射相关的玻色子不可见衰变的标准模型背景。重建事件被映射到六维运动学空间并聚合为事件袋，从中利用持续同调提取贝蒂数分布。在多实例学习范式下，基于这些拓扑描述符训练的分类器在分类准确率上显著优于基于事件级运动学输入的传统机器学习方法。我们还在参数空间中绘制了95%置信水平的排除轮廓，突显了拓扑特征在扩展未来对撞机实验发现能力方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2509.19756,
title = {Probing Invisible Decay of $Z^\prime$ at Muon Collider with Topological Data Analysis and Machine Learning},
author = {Jyotiranjan Beuria},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.19756},
year = {2025}
}
备注
5 figures, 1 table