[論文レビュー] The Power of Genetic Algorithms: what remains of the pMSSM?

Steven Abel, D. G. Cerdeño+1 more|arXiv (Cornell University)|May 9, 2018

Particle physics theoretical and experimental studies参考文献 64被引用数 15

ひとこと要約

この論文は、遺伝的アルゴリズム（GAs）が19次元の現象的MSSM（pMSSM）における実験的制約の整合性を効率的に診断できることを示している。その結果、ミュオンの異常磁気モーメントとFermi-LAT銀河中心γ線過剰は同時に説明できないことが判明した。GAsは約10⁴回のモデル評価で最良適合点を特定し、MCMCと比較して桁違いに高速である。それぞれのχ²寄与は約12および約155であり、pMSSMは高いパラメータ自由度を有するが、これらの観測量によって falsified されていることが示された。

ABSTRACT

Genetic Algorithms (GAs) are explored as a tool for probing new physics with high dimensionality. We study the 19-dimensional pMSSM, including experimental constraints from all sources and assessing the consistency of potential signals of new physics. We show that GAs excel at making a fast and accurate diagnosis of the cross-compatibility of a set of experimental constraints in such high dimensional models. In the case of the pMSSM, it is found that only ${\cal O}(10^4)$ model evaluations are required to obtain a best fit point in agreement with much more costly MCMC scans. This efficiency allows higher dimensional models to be falsified, and patterns in the spectrum identified, orders of magnitude more quickly. As examples of falsification, we consider the muon anomalous magnetic moment, and the Galactic Centre gamma-ray excess observed by Fermi-LAT, which could in principle be explained in terms of neutralino dark matter. We show that both observables cannot be explained within the pMSSM, and that they provide the leading contribution to the total goodness of the fit, with $χ^2_{δa_μ^{\mathrm{SUSY}}}\approx12$ and $χ^2_{ m GCE}\approx 155$, respectively.

研究の動機と目的

• LHC、LEP、Planck、低エネルギー観測量を含む、高次元の実験的制約との整合性をpMSSMが満たすかを評価すること。
• pMSSMが、ミュオンの異常磁気モーメントとFermi-LAT銀河中心γ線過剰という2つの新しい物理の兆候を同時に取り入れられるかを調査すること。
• 従来のスキャン法やMCMC手法が不適切となる高次元モデルの探索において、遺伝的アルゴリズム（GAs）の効率性と診断能力を評価すること。
• pMSSMの適合が悪い主な要因となる観測量を特定し、これらの異常を説明できる妥当なパラメータ領域が存在するかを検討すること。
• GAsが、網羅的サンプリングを伴わずに、高次元パラメータ空間における理論の整合性を迅速に診断・反証できることを示すこと。

提案手法

• 全χ²の逆数を適応度関数として用い、選択をガイドする。pMSSMモデルの集団を、世代にわたって進化させる遺伝的アルゴリズム（GAs）を採用する。
• pMSSMの19個の基本パラメータと4個のずれパラメータの探索空間を定義し、LHC、LEP、Planck、低エネルギー観測量を含むすべての実験的制約を組み込む。
• 交差と変異演算子を用いて、非線形的にパラメータ空間を探索することで、複雑で多次元の適応度の地形を効率的に走破できる。
• GAの結果をMCMCスキャンと比較し、効率性と正確性を検証。GAは約10⁴回の評価でMCMCと同等の最良適合点に到達するが、平滑スキャンと比較して桁違いに高速である。
• 世代にわたって主要パラメータ（例：ニュートラリノ質量、ストップ質量、ヒッグス系）の進化を追跡し、適応度地形におけるパターンと収束を特定する。
• 個々の観測量（例：δaμ、GCE）が全χ²に与える寄与を定量化し、pMSSMと最も整合性の悪い観測量を診断する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 pMSSMは、観測されたミュオンの異常磁気モーメントとFermi-LAT銀河中心γ線過剰を同時に説明できるか？
• RQ2 従来のMCMC法や平滑スキャン法と比較して、遺伝的アルゴリズムは19次元のpMSSMにおいて最良適合点をどの程度効率的に特定できるか？
• RQ3 pMSSMにおけるχ²の主な寄与をもたらす実験的観測量は何か？これはモデルの妥当性にどのような意味を持つのか？
• RQ4 pMSSMのパラメータ空間に、ミュオンg-2の異常を説明できるが他の観測量との適合が著しく悪化しないような妥当な領域が存在するか？
• RQ5 GAsは、高次元かつ複数の制約を受けるBSM理論において、信頼性があり迅速にモデルの整合性を診断できるか？

主な発見

• pMSSMは、ミュオンの異常磁気モーメントとFermi-LAT銀河中心γ線過剰を同時に説明できない。それぞれのχ²寄与は約12および約155である。
• 遺伝的アルゴリズムは、わずか約10⁴回のモデル評価でpMSSMの最良適合点を特定し、MCMCと同等の結果を得るが、桁違いに高速である。
• 最良適合モデルにおけるニュートラリノはウィノに近く、質量は約2 TeVであり、準縮退したチラリノと同時に消失することで安定化されており、残存密度も正しく再現されている。
• ストップ系は軽量で、m~t₁ ≈ 2.3 TeVと予測されるが、グルーギノ質量は重くm~g > 5 TeVである。これはスプリットスペクトルSUSYの状況を示している。
• ヒッグス質量とニュートラリノの残存密度が、GAの進化を支配する主要な制約となっており、最終的なパラメータ設定を決定づけている。
• muon g-2とGCE両方の異常のχ²を著しく低下させられるpMSSMのパラメータ空間の妥当な領域は存在しなかった。これは、これらの観測量によってpMSSMが反証されたことを示している。