基于模拟的推断用于高效理论空间采样：在超对称解释反常缪子 (g-2) 中的应用
高能物理 - 唯象学
2022-12-15 v2
摘要
为了最小化样本模型评估的次数，我们提出并研究了利用似然到证据比神经估计的（序贯）版本的算法。我们将算法应用于现象学最小超对称标准模型扩展背景下对反常缪子磁偶极矩的超对称解释，并在实验约束的理论空间中恢复了非平凡模型。最后我们总结了这些算法在未来研究中进一步潜在的可能用途。
引用
@article{arxiv.2203.13403,
title = {Simulation Based Inference for Efficient Theory Space Sampling: an Application to Supersymmetric Explanations of the Anomalous Muon (g-2)},
author = {Logan Morrison and Stefano Profumo and Nolan Smyth and John Tamanas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.13403},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 7 figures, version to appear in Phys. Rev. D