Reaching beyond the Standard Model in times of crises
Aller au delà du Modèle Standard en temps de crise
Résumé
The last triumph of the Standard Model (SM) of particle physics, the discovery of the Higgs boson, is a decade old by now. Despite the many efforts since then to find new particles or deviations from the SM, the community has found, quite precisely, not much. This is worrying -- some would say a crisis -- because the SM is known to be flawed and incomplete since its conception. One big pain point is that it does not account for dark matter. Alternative models often contain additional particles which could be dark matter candidates. One such model, the SMSQQ, is investigated in this work and an upper mass limit for dark matter is found using unitarity constraints. The result is not generalizable but the procedure of scanning the parameter space is applicable to other models. To this end, the parameter space scanning tool BSMArt and, in particular, its active learning (AL) algorithm, are developed and introduced. However, like many other models the SMSQQ fails to address other issues with the SM. Supersymmetry (SUSY) could help out because it resolves several of them at once. The power and versatility of AL scans is demonstrated on the SMSQQ, as well as SUSY models like the constrained MSSM and the MDGSSM. In addition, ways to further automate them are discussed. AL scans can, hopefully, become an important tool to get the community beyond the SM and through the current crisis.
Le dernier triomphe du modèle standard (SM) de la physique des particules, la découverte du boson de Higgs, remonte désormais à dix ans. Malgré les nombreux efforts déployés depuis pour trouver de nouvelles particules ou des déviations par rapport au SM, la communauté n'a trouvé, très précisément, pas grand-chose. Ceci est inquiétant - certains diraient une crise - car le SM est connu pour être imparfait et incomplet depuis sa conception. Un gros problème est qu'il ne tient pas compte de la matière noire. Les modèles alternatifs contiennent souvent des particules supplémentaires qui pourraient être des candidats à la matière noire. Un tel modèle, le SMSQQ, est étudié dans ce travail et une limite de masse maximale pour la matière noire est trouvée en utilisant des contraintes d'unitarité. Le résultat n'est pas généralisable mais la procédure de scanner de l'espace des paramètres est applicable à d'autres modèles. À cette fin, l'outil de scanner de l'espace des paramètres BSMArt et, en particulier, son algorithme d'apprentissage actif (AL), sont développés et introduits. Cependant, comme de nombreux autres modèles, le SMSQQ ne parvient pas à résoudre d'autres problèmes avec le SM. La supersymétrie (SUSY) pourrait aider car elle résout plusieurs d'entre eux en même temps. La puissance et la polyvalence des analyses AL sont démontrées sur le SMSQQ, ainsi que sur les modèles SUSY comme le MSSM contraint et le MDGSSM. En outre, des moyens de les automatiser davantage sont discutés. Les scans AL peuvent, espérons-le, devenir un outil important pour amener la communauté au-delà du SM et à travers la crise actuelle.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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