論文の概要: Neural simulation-based inference of the Higgs trilinear self-coupling via off-shell Higgs production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02032v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 18:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:14.993464
• Title: Neural simulation-based inference of the Higgs trilinear self-coupling via off-shell Higgs production
• Title（参考訳）: ニューラルシミュレーションによるオフシェルヒッグス生産によるヒッグストリリニア自己結合の推定
• Authors: Aishik Ghosh, Maximilian Griese, Ulrich Haisch, Tae Hyoun Park,
• Abstract要約: 我々は、ヒッグス信号の確率を構築するために、ハイブリッドニューラルネットワークシミュレーションベース推論(N SBI)アプローチを開発する。 我々のN SBIアプローチは理論的最適値に近い感度を達成し、大型ハドロン衝突型加速器の高輝度アップグレードに期待される制約を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.562479170374811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the forthcoming major challenges in particle physics is the experimental determination of the Higgs trilinear self-coupling. While efforts have largely focused on on-shell double- and single-Higgs production in proton-proton collisions, off-shell Higgs production has also been proposed as a valuable complementary probe. In this article, we design a hybrid neural simulation-based inference (NSBI) approach to construct a likelihood of the Higgs signal incorporating modifications from the Standard Model effective field theory (SMEFT), relevant background processes, and quantum interference effects. It leverages the training efficiency of matrix-element-enhanced techniques, which are vital for robust SMEFT applications, while also incorporating the practical advantages of classification-based methods for effective background estimates. We demonstrate that our NSBI approach achieves sensitivity close to the theoretical optimum and provide expected constraints for the high-luminosity upgrade of the Large Hadron Collider. While we primarily concentrate on the Higgs trilinear self-coupling, we also consider constraints on other SMEFT operators that affect off-shell Higgs production.
• Abstract（参考訳）: 粒子物理学における今後の大きな課題の1つは、ヒッグス・トリリニア自己結合の実験的な決定である。 陽子-陽子衝突におけるダブル・ヒッグスとシングル・ヒッグスの生産に重点を置いている一方で、オフシェル・ヒッグスの生産も重要な補完プローブとして提案されている。 本稿では、標準モデル有効場理論(SMEFT)、関連する背景過程、量子干渉効果の修正を取り入れたヒッグス信号の可能性を構築するためのハイブリッドニューラルネットワークシミュレーションベース推論(NSBI)手法を設計する。 SMEFTの堅牢な応用には欠かせない行列要素強化技術の訓練効率を活用するとともに,効果的な背景推定のための分類に基づく手法の実践的利点も活用する。 NSBI法は理論的最適値に近い感度を達成し、大型ハドロン衝突型加速器の高輝度化に期待される制約を与える。 主にヒッグス三角自己結合に焦点をあてるが、オフシェルヒッグス生産に影響を与える他のSMEFT演算子に対する制約も考慮する。

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