Symbolic Regression for Beyond the Standard Model Physics

要約

標準モデルの物理学を超えて研究するための強力なツールとして、象徴的な回帰を提案します。
ベンチマークモデルとして、腸スケールで定義された4次元パラメーター空間を備えたいわゆる制約された最小値標準標準モデルを検討します。
理論のパラメーターの観点から、関心のある3つの低エネルギー観測値を再現する一連の分析式を提供します。ヒッグス質量、ムーンの異常な磁気モーメントへの寄与、および冷たい暗黒物質の密度。
アプローチの力を実証するために、グローバル適合分析でシンボリック式を使用して、従来の方法と比較して非常に迅速に得られるパラメーターの事後確率密度を導き出します。

要約(オリジナル)

We propose symbolic regression as a powerful tool for studying Beyond the Standard Model physics. As a benchmark model, we consider the so-called Constrained Minimal Supersymmetric Standard Model, which has a four-dimensional parameter space defined at the GUT scale. We provide a set of analytical expressions that reproduce three low-energy observables of interest in terms of the parameters of the theory: the Higgs mass, the contribution to the anomalous magnetic moment of the muon, and the cold dark matter relic density. To demonstrate the power of the approach, we employ the symbolic expressions in a global fits analysis to derive the posterior probability densities of the parameters, which are obtained extremely rapidly in comparison with conventional methods.

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