利用机器学习探寻大型伪标量 Yukawa 耦合
高能物理 - 唯象学
2025-07-30 v2 计算物理
摘要
随着大型强子对撞机运行 3 期的推进，正在更深入地检验 125 GeV 希格斯玻色子与其他物质的耦合，同时搜寻额外的标量。多希格斯框架允许希格斯耦合显著偏离标准模型值，从而间接探测额外的标量。我们考虑在带有 CP 违反系数的 softly-broken Z2xZ2' 三重希格斯双极模型中是否存在大型伪标量 Yukawa 耦合。为探索该模型的参数空间，我们采用机器学习算法显著提升了抽样效率。通过该方法，我们发现了以前技术未发现的新的参数空间区域和可观测后果。该方法利用进化策略快速收敛至有效区域，并引入新的 Novelty Reward 机制。我们将该模型作为原型，说明新技术在任何超标准模型情景下的潜在应用价值。
引用
@article{arxiv.2505.10625,
title = {Unearthing large pseudoscalar Yukawa couplings with Machine Learning},
author = {Fernando Abreu de Souza and Rafael Boto and Miguel Crispim Romão and Pedro N. Figueiredo and Jorge C. Romão and João P. Silva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.10625},
year = {2025}
}
备注
18 pages, 9 figures, version published