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Die Bestimmung der Form des Higgs-Potentials ist eine der spannendsten Herausforderungen der modernen Teilchenphysik. Die Higgs-Paarproduktion untersucht direkt die Higgs-Selbstkopplung und sollte in naher Zukunft am Hochluminositäts-LHC beobachtet werden. Wir untersuchen, wie die Sensitivität gegenüber Physik jenseits des Standardmodells durch Ereignis-abhängige Kinematik für Di-Higgs-Ereignisse verbessert werden kann. Insbesondere setzen wir maschinelles Lernen durch simulationsbasierte Inferenz ein, um die Ereignis-abhängigen Wahrscheinlichkeitsverhältnisse zu schätzen und potenzielle Sensitivitätsgewinne durch die Einbeziehung dieser kinematischen Informationen zu messen. In Bezug auf die effektive Feldtheorie des Standardmodells stellen wir fest, dass die Hinzufügung einer begrenzten Anzahl von Observablen helfen kann, Entartungen in den Wilson-Koeffizienten-Wahrscheinlichkeiten zu beseitigen und die experimentelle Sensitivität erheblich zu verbessern.
Mastandrea et al. (Fri,) haben diese Frage untersucht.
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