論文の概要: Magnus: neutrino oscillation probabilities for any Hermitian Hamiltonian, any number of flavors, and any matter profile

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07159v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 18:00:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.57434
• Title: Magnus: neutrino oscillation probabilities for any Hermitian Hamiltonian, any number of flavors, and any matter profile
• Title（参考訳）: マグナス(Magnus) : エルミート・ハミルトニアンのニュートリノ振動確率、フレーバーの数、物質プロファイル
• Abstract要約: ニュートリノ振動の測定を解釈するには、あるフレーバーで生まれたニュートリノが別のフレーバーで検出される確率を計算する必要がある。 MagnusはオープンソースのPythonコードで、新しいソルバの記述や検証を避けます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interpreting neutrino oscillation measurements requires computing the probability that a neutrino born with one flavor is detected with another. In vacuum and in matter of constant density, this probability has exact formulas. Where the density varies along the path, as in the Earth, the Sun, or a supernova, it does not. There, the usual approaches either replace the profile by constant-density steps, whose error falls only as the square of their width, or integrate the evolution equation with a general-purpose solver, which must shorten its steps to meet a tighter tolerance. Both become slow at high accuracy, yet an analysis needs the probability at many energies, directions, and parameter values. Each new experiment or model often requires writing and validating a new solver. We present Magnus, an open-source Python code that avoids these limitations. It uses the Magnus expansion, whose error falls as a high power of its step width and whose cost is set by how fast the density varies, not by how many oscillations the path holds. Magnus accepts any density profile, any number of flavors, and any Hermitian Hamiltonian, such as those of non-standard interactions, sterile neutrinos, Lorentz-invariance violation, and pseudo-Dirac neutrinos. Where a cheaper route exists, it takes it automatically. For example, where the density varies slowly, as in the Sun, it follows the instantaneous eigenstates and applies the expansion only at resonances. Besides oscillating probabilities, Magnus returns phase-averaged ones, which describe solar and astrophysical neutrinos. A typical probability takes a few milliseconds, and batched scans are one to two orders of magnitude cheaper per point. Among the public codes we compared, Magnus is the fastest at high accuracy on a varying profile. Magnus shifts the effort of studying a new experiment or model from writing a solver to specifying its physics.
• Abstract（参考訳）: ニュートリノ振動の測定を解釈するには、あるフレーバーで生まれたニュートリノが別のフレーバーで検出される確率を計算する必要がある。 真空および一定の密度の場合には、この確率は正確な公式を持つ。 密度が地球、太陽、超新星のように経路に沿って変化する場合、それはそうではない。 そこでは、通常のアプローチはプロファイルをその幅の正方形としてのみ誤差が落ちる定数密度のステップで置き換えるか、あるいはより厳密な耐性を満たすためにそのステップを短縮する汎用解法と進化方程式を統合する。 どちらも高精度で遅くなるが、解析には多くのエネルギー、方向、パラメータ値の確率が必要である。 新しい実験やモデルは、しばしば新しいソルバを書いて検証する必要があります。 この制限を回避するために,オープンソースのPythonコードMagnusを紹介します。 マグナス展開(Magnus expansion)は、その誤差はそのステップ幅の高出力に該当し、パスの振動数ではなく、密度の変化の速さによってコストが設定される。 マグナスは、密度プロファイル、フレーバーの数、および非標準相互作用、ステリルニュートリノ、ローレンツ不変性違反、擬ディラックニュートリノなどのエルミート的ハミルトン性を受け入れる。 より安いルートが存在する場合は、自動的にそれを取る。 例えば、太陽のように密度がゆっくりと変化する場合、それは瞬間的な固有状態に従い、共鳴にのみ拡張を適用する。 振動する確率の他に、Magnusは太陽と天体物理学のニュートリノを記述した平均的な位相のニュートリノを返す。 典型的な確率は数ミリ秒かかり、バッチスキャンは1点あたり1〜2桁のコストがかかる。 私たちが比較した公開コードの中で、Magnusはさまざまなプロファイルにおいて、高い精度で最速です。 Magnusは、新しい実験やモデルの研究の労力を、解法を書くことから物理学の特定へとシフトさせる。

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