論文の概要: Machine-Learning Analysis of Radiative Decays to Dark Matter at the LHC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13799v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 17:38:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:17:52.532377
• Title: Machine-Learning Analysis of Radiative Decays to Dark Matter at the LHC
• Title（参考訳）: LHCにおける暗黒物質の放射減衰のマシンラーニング解析
• Authors: Ernesto Arganda, Marcela Carena, Martín de los Rios, Andres D. Perez, Duncan Rocha, Rosa M. Sandá Seoane, Carlos E. M. Wagner,
• Abstract要約: 高輝度大型ハドロン衝突型加速器(HL-LHC)の主目的の一つは、弱い相互作用を持つ物質粒子(WIMP)の探索である。 この作業では、機械学習(ML)技術を使用して、WIMP放射減衰を超対称フレームワークのダークマター(DM)候補に探索します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The search for weakly interacting matter particles (WIMPs) is one of the main objectives of the High Luminosity Large Hadron Collider (HL-LHC). In this work we use Machine Learning (ML) techniques to explore WIMP radiative decays into a Dark Matter (DM) candidate in a supersymmetric framework. The minimal supersymmetric WIMP sector includes the lightest neutralino that can provide the observed DM relic density through its co-annihilation with the second lightest neutralino and lightest chargino. Moreover, the direct DM detection cross section rates fulfill current experimental bounds and provide discovery targets for the same region of model parameters in which the radiative decay of the second lightest neutralino into a photon and the lightest neutralino is enhanced. This strongly motivates the search for radiatively decaying neutralinos which, however, suffers from strong backgrounds. We investigate the LHC reach in the search for these radiatively decaying particles by means of cut-based and ML methods and estimate its discovery potential in this well-motivated, new physics scenario.
• Abstract（参考訳）: 弱い相互作用を持つ物質粒子 (WIMP) の探索は、HL-LHC (High Luminosity Large Hadron Collider) の主な目的の1つである。 この作業では、機械学習(ML)技術を使用して、WIMP放射減衰を超対称フレームワークのダークマター(DM)候補に探索します。 最小限の超対称WIMPセクターは、観察されたDM残基密度を第2の軽中性基と軽中性基との共同消滅により提供することのできる、最も軽い中性基を含む。 さらに、直接DM検出断面積比は、現在の実験境界を満たすとともに、第2の光中性イノの光子への放射崩壊と、第2の光中性イノが増強されるモデルパラメータの同じ領域の発見目標を提供する。 このことは、しかしながら強い背景に苦しむ放射的に崩壊する中性イノの探索を強く動機付けている。 カットベースおよびML法を用いて、これらの放射減衰粒子の探索におけるLHCの到達範囲を調査し、このよく動機付けられた新しい物理シナリオにおける発見可能性について推定する。

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