基于卷积神经网络的生成-专家网络(GAN)用于模拟大型强子对撞机的成对射流产生。 GAN对使用MadGraph5,Pythia8和Delphes3快速检测器仿真生成的事件进行了培训。 我们证明了在蒙特
我们计算出大型强子对撞机的壳上Z玻色子产生的混合QCD⊗QED修正值。 我们还包括对Z玻色子产生的因式分解NLO QCD校正和对Z玻色子衰减成两个轻子的NLO QED校正。 我们利用嵌套的软共线性减法
我们报告有关QCD扰动理论中强子碰撞中W±Z产生的第一个全微分计算,直到下一个到领先的阶次(NNLO)。 始终考虑到W和Z玻色子的轻子衰变,即,我们包括对过程pp贡献的所有共振图和非共振图pp – –
众所周知,超对称标准模型中的希格西诺是宇宙中暗物质的有希望的候选者。它的现象学性质受到类似希格斯诺状态的高庚分数的强烈影响。如果这相当大,换句话说,如果高庚质量小于O(10)TeV,我们可能会在未来的
我们探索了希格斯耦合到新物理学的可能性违反风味普遍性的可能性。 特别是,我们使用六维有效算符对此类模型进行参数化,这些算子修改了第一代夸克希格斯玻色子和<math> Z
未来的强子对撞机将具有惊人的发现大量新粒子的能力,但是它们对可以揭示潜在机理的耦合器进行精确测量的能力受到的研究较少。 在这项工作中,我们研究了未来强子对撞机阐明一个精确的,集中的问题的能力:MSSM
统计分析高能模拟实验的结果,其中给定强子粒子撞击给定目标。弹丸的能量范围从LHC规模以下到最高的宇宙射线能量。这项研究是使用强子相互作用模型QGSJET,EPOS和SIBYLL的LHC之前和之后的版本
我们提出了新颖的对撞机搜索方法,可以显着提高LHC到达具有电弱(EW)规范组的混合异常的新规范玻色子Z'的范围。 这样的Z'必须获得到EW规格玻色子的Chern-Simons耦合,并且如果新的规格玻色
在对撞机规模上稳定并带有奇特电荷的有色和无色粒子,即所谓的倍增重重稳定粒子(MCHSP),存在于标准模型的扩展中,并且可以在解决方案中包括顶级伙伴。 等级问题。 要获得电荷的三重态和三重态的界,直到|
使用最新的LHC数据,我们分析和比较了两种自然超对称激发的情况下胶合糖质量的下限和最轻的停止点:一个以中性为最轻的超对称粒子(LSP),另一个以gravitino作为LSP 而中性粒子则是第二轻的超对