基于遗传算法的三通道耗散性温暖 Higgs 炸荡全球推断

本文构建并分析了一种三通道耗散框架用于温暖 Higgs 炸荡，其中总耗散系数 $\Upsilon(h,T)$ 分解为低温、 高温和阈值激活贡献。采用遗传算法进行背景场动力学的全局数值求解与统计推断。为克服单通道主导在高维参数扫描中的退化，引入两种结构性先验到目标函数中：一种 \texttt{mixing} 先验以抑制极端通道比例，一种 \texttt{entropy} 先验以偏好多通道共存。进一步采用分层温暖性准则（例如 $Q \equiv \Upsilon/3H$）将模型选择从宇宙学可观测量中解耦，从而增强分析透明度。完整的工作流程在一个 14 维现象学模型中演示。对先验的消融研究（\texttt{noprior} vs. \texttt{mixing} vs. \texttt{mixing+entropy}）得到 18871 个可行参数点，揭示先验显著提升在自然偏向单通道主导的参数空间中发现非平凡多通道解的概率。施加观测约束 $r < 0.036$ 后，各情景保留的解数分别为 $14485$、$1889$ 和 $1971$。典型的最佳拟合解在演化过程中表现出“通道中继”动力学特征，并在枢轴尺度上呈现真正的混合态（例如 $f_{{\rm HT},*}\simeq 0.399480$，$f_{{\rm th},*}\simeq 0.600517$），暗示单一炸荡历史内的耗散微观来源无需唯一。