Pair production of magnetic monopoles and stable high-electric-charge objects in proton–proton and heavy-ion collisions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We describe pair-production models of spin-0 and spin-½ magnetic monopoles and high-electric-charge objects (HECOs) in proton–proton (pp) and heavy-ion collisions, considering both the Drell–Yan (DY) and the photon-fusion processes. In particular, we extend the DY production model of spin-½ HECOs to include Z 0 -boson exchange for pp collisions. Furthermore, we explore spin-½ and, for the first time, spin-0 production in ultraperipheral heavy-ion collisions. With matrix element calculations and equivalent photon fluxes implemented in MadGraph5_aMC@NLO, we present leading-order production cross sections of these mechanisms in <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:msqrt> <mml:mrow> <mml:mi>s</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msqrt> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>14</mml:mn> </mml:math> TeV pp collisions and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:msqrt> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>s</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext>NN</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msqrt> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>5.5</mml:mn> </mml:math> TeV ultraperipheral lead–lead collisions at the LHC. While the mass range accessible in ultraperipheral lead–lead collisions is much lower than that in pp collisions, we find that the theoretical production cross sections are significantly enhanced in the former for masses below 82 GeV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».