Vector boson fusion signatures of superheavy Majorana neutrinos at muon colliders
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the sensitivity of future high-energy muon colliders to heavy Majorana neutrinos, considering both opposite-sign ( μ + μ − ) and same-sign ( μ + μ + ) collision modes. We focus on μ + μ − colliders operating at center-of-mass energies of 1, 3, and 10 TeV, as well as the proposed μ TRISTAN facility at 2 TeV, and we analyze the production of heavy neutrinos via vector boson fusion in the t -channel, a mechanism that becomes dominant in the multi-TeV regime. We evaluate its exclusion potential in terms of the heavy neutrino mass and the mixing of the heavy neutrino with its Standard Model counterparts, using both cut-based selections and boosted decision trees trained to exploit the distinct kinematic signatures of heavy Majorana neutrino exchanges. Our results demonstrate the complementarity between collider configurations and show that active-sterile mixing angles as small as 0.001 could be probed for neutrino masses up to 100 TeV, an experimentally inaccessible region of the parameter space at current facilities. Altogether, this work establishes the discovery potential of muon colliders for testing super-heavy Majorana neutrinos, complementary to conventional probes, and provides compelling motivation for the next generation of high-energy lepton colliders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».