WikiEdge:ArXiv速遞/2025-04-10
摘要
- 原文標題：Measurements of Higgs boson production via gluon-gluon fusion and vector-boson fusion using $H\rightarrow WW^\ast \rightarrow \ellν\ellν$ decays in $pp$ collisions with the ATLAS detector and their effective field theory interpretations
- 中文標題：利用ATLAS探測器在$pp$對撞中通過$H\rightarrow WW^\ast \rightarrow \ellν\ellν$衰變道測量希格斯玻色子膠子-膠子融合與矢量玻色子融合產生截面及其有效場論解釋
- 發布日期：2025-04-10 12:15:04+00:00
- 作者：ATLAS Collaboration
- 分類：hep-ex
- 原文連結：http://arxiv.org/abs/2504.07686v1
中文摘要：摘要：通過$H\rightarrow WW^\ast \rightarrow \ell\nu\ell\nu$衰變道測量了質子-質子碰撞中膠子-膠子融合和矢量玻色子融合產生的希格斯玻色子截面。大型強子對撞機在2015至2018年間提供了質心能量為$13\,\textrm{TeV}$的質子-質子碰撞數據，由ATLAS探測器記錄，對應積分亮度為$140\,\textrm{fb}^{-1}$。測得膠子-膠子融合和矢量玻色子融合產生希格斯玻色子的總截面（乘以$H\rightarrow WW^\ast$分支比）分別為$12.4^{+1.3}_{-1.2}\,\textrm{pb}$和$0.79^{+0.18}_{-0.16}\,\textrm{pb}$，與標準模型預測一致。通過簡化模板截面測量，在總共十五個運動學基準區域中對希格斯玻色子產生進行了進一步表徵。新引入的運動學基準區域方案增強了希格斯玻色子相互作用中CP破壞效應的探測靈敏度。兩種方案均用於約束標準模型有效場論中的CP偶和CP奇六維算子。
摘要
- 原文標題：A Mechanism-Learning Deeply Coupled Model for Remote Sensing Retrieval of Global Land Surface Temperature
- 中文標題：基於機理學習深度耦合模型的全球地表溫度遙感反演
- 發布日期：2025-04-10 06:19:01+00:00
- 作者：Tian Xie, Menghui Jiang, Huanfeng Shen, Huifang Li, Cao Zeng, Xiaobin Guan, Jun Ma, Guanhao Zhang, Liangpei Zhang
- 分類：physics.ao-ph, cs.LG
- 原文連結：http://arxiv.org/abs/2504.07481v1
中文摘要：基於遙感數據的陸表溫度（LST）反演對於分析氣候過程和地表能量收支至關重要。然而，LST反演是一個不適定逆問題，當僅能獲取單波段數據時尤為嚴重。本文提出了一種深度融合機理建模與機器學習的框架，以提升單通道LST反演的精度和泛化能力。訓練樣本通過基於物理的輻射傳輸模型和包含5810組全球大氣廓線的數據集生成，並構建了物理信息機器學習框架，將經典物理反演模型的第一性原理系統融入學習流程，同時以輻射傳輸方程作為優化約束。全球驗證表明，相較於獨立方法，該框架使均方根誤差降低30%。在極端濕度條件下，平均絕對誤差從4.87K降至2.29K（提升53%）。橫跨五大洲的洲際尺度測試證實了該模型卓越的泛化性能。