Fast Bayesian Inference for Neutrino Non-Standard Interactions at Dark Matter Direct Detection Experiments

要約

多次元パラメータースペースは、一般に標準モデルを超える物理理論で発生します。
しかし、それらはしばしば、伝統的なものから宇宙粒子の物理学を使用して、横断するのに費用がかかる複雑な後部幾何学を持っています。
この分野に進出し始めたばかりのいくつかの最近の革新により、このような複雑な事後は可能になりました。
これらには、GPU加速度、自動分化、およびニューラルネットワーク誘導のリダメーター化が含まれます。
これらの進歩は、非標準のニュートリノ相互作用のコンテキストで暗黒物質直接検出実験に適用し、ベイジアン推論を実施する際に従来のネストされたサンプリング技術に対するパフォーマンスをベンチマークします。
ネストされたサンプリングのみと比較して、これらの手法により、ネストされたサンプリングとハミルトニアンモンテカルロの両方のパフォーマンスが向上し、それぞれ$ \ sim 100 $と$ \ sim 60 $の因子による推論が加速されます。
ネストされたサンプリングはベイジアンの証拠も評価するため、これらの進歩は、自然科学で広く使用されている既存の実装との互換性を維持しながら、モデル比較パフォーマンスを改善するために活用される可能性があります。
これらの手法を使用して、すべてのパラメーターが同時に変化するようにするための直接検出実験のために、ニュートリノ非標準相互作用パラメータースペースで最初のスキャンを実行します。
これらの進歩は、多次元パラメータースペースを特徴とする宇宙粒子物理学の他の領域に広く適用できると予想しています。

要約(オリジナル)

Multi-dimensional parameter spaces are commonly encountered in physics theories that go beyond the Standard Model. However, they often possess complicated posterior geometries that are expensive to traverse using techniques traditional to astroparticle physics. Several recent innovations, which are only beginning to make their way into this field, have made navigating such complex posteriors possible. These include GPU acceleration, automatic differentiation, and neural-network-guided reparameterization. We apply these advancements to dark matter direct detection experiments in the context of non-standard neutrino interactions and benchmark their performances against traditional nested sampling techniques when conducting Bayesian inference. Compared to nested sampling alone, we find that these techniques increase performance for both nested sampling and Hamiltonian Monte Carlo, accelerating inference by factors of $\sim 100$ and $\sim 60$, respectively. As nested sampling also evaluates the Bayesian evidence, these advancements can be exploited to improve model comparison performance while retaining compatibility with existing implementations that are widely used in the natural sciences. Using these techniques, we perform the first scan in the neutrino non-standard interactions parameter space for direct detection experiments whereby all parameters are allowed to vary simultaneously. We expect that these advancements are broadly applicable to other areas of astroparticle physics featuring multi-dimensional parameter spaces.

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