Optimal strategies for testing physics beyond the Standard Model

超越标准模型测试物理的最佳策略

• 批准号: 2815841
• 金额: --
• 依托单位: University of Glasgow
• 依托单位国家: 英国
• 项目类别: Studentship
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 英国
• 起止时间: 2020 至 无数据
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://gtr.ukri.org/projects?ref=studentship-2815841
• 关键词: Optimal; strategies; testing; physics; beyond

This project is about developing new methods for comparison of Beyond Standard Model physics models to data, with emphasis on optimal combination of multiple datasets, and on designing custom observables for maximum expected model sensitivity in the context of current statistical limits. This will extend the ability of analysis-recasting studies to place constraints on the parameters of new models, propose new experimental measurement strategies, and maximise reuse of the LHC dataset. The student will work with statistical algorithms and machine-learning methods, using simulated collider events and public datasets, and collaborate with recasting teams and the LHC BSM Reinterpretation Forum.

该项目是关于开发新的方法来比较超越标准模型的物理模型与数据，重点是多个数据集的最佳组合，以及在当前统计限制的背景下设计最大预期模型灵敏度的自定义观测值。这将扩展分析重铸研究的能力，对新模型的参数进行约束，提出新的实验测量策略，并最大限度地重复使用LHC数据集。学生将使用统计算法和机器学习方法，使用模拟的对撞机事件和公共数据集，并与重铸团队和LHC BSM重新解释论坛合作。