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J-GLOBAL ID：202202266096317603   整理番号：22A0986293

LHCとHL-LHCでのブロードトップ様ベクトルクォーク【JST・京大機械翻訳】

Broad toplike vector quarks at LHC and HL-LHC

著者 (3件)： Dasgupta Sayan (Department of Physics, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur 721302, India) ,  Pramanick Rohan (Department of Physics, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur 721302, India) ,  Ray Tirtha Sankar (Department of Physics, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur 721302, India)
資料名： Physical Review. D  (Physical Review. D)
巻： 105  号： 3  ページ： 035032  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0748A  ISSN： 2470-0010  CODEN： PRVDAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 基礎となる強いセクターから生じるトップ状ベクトルクォークは,狭い幅近似を超えてそれらを押し出す大きな減衰幅を持つことが期待される。本論文では,エキゾチック擬似スカラーと強く結合する広色ベクトルクォークを考察した。エキゾチッククォークに対する完全1PI再開伝搬関数を用いて,このLHC制約を再キャストし,質量対質量比が0.1(0.6)の[数式:原文を参照]以下の質量を除外した。この広い共鳴のパラメータ空間上のHL-LHCの到達を示すため,従来のカットベースの探索よりも,より効果的な機械学習技術を利用した。[数式:原文を参照]において,HL-LHCは,対生成チャネルにより支配される1.6TeVまでの発見ポテンシャルを有することを見出した。LHCのような衝突実験で,これらのエキゾチッククォークから予想される広い共鳴ピークを解析するために,機械学習技術を用いることの実現可能性を研究した。Copyright 2022 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 共鳴 ,  質量 ,  対生成 ,  衝突試験 ,  近似法 ,  *クォーク ,  伝搬関数 ,  ポテンシャル ,  スカラー ,  チャネル
準シソーラス用語： パラメータ空間 ,  質量比 ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電磁場と統一ゲージ場  (BF02020A)

タイトルに関連する用語 (4件)： LHC ,  トップ ,  ベクトル ,  クォーク