[論文レビュー] flavio: a Python package for flavour and precision phenomenology in the Standard Model and beyond

David M. Straub|arXiv (Cornell University)|Oct 18, 2018

Computational Physics and Python Applications被引用数 88

ひとこと要約

Flavio はフレーバーと精密現象論のオープンソース Python ツールキットで、SM および NP の予測、測定データベース、EFT 分析のための柔軟な尤度フレームワークを提供します。

ABSTRACT

flavio is an open source tool for phenomenological analyses in flavour physics and other precision observables in the Standard Model and beyond. It consists of a library to compute predictions for a plethora of observables in quark and lepton flavour physics and electroweak precision tests, a database of experimental measurements of these observables, a statistics package that allows to construct Bayesian and frequentist likelihoods, and of convenient plotting and visualization routines. New physics effects are parameterised as Wilson coefficients of dimension-six operators in the weak effective theory below the electroweak scale or the Standard Model EFT above it. At present, observables implemented include numerous rare $B$ decays (including angular observables of exclusive decays, lepton flavour and lepton universality violating $B$ decays), meson-antimeson mixing observables in the $B_{d,s}$, $K$, and $D$ systems, tree-level semi-leptonic $B$, $K$, and $D$ decays (including possible lepton universality violation), rare $K$ decays, lepton flavour violating $\ au$ and $\\mu$ decays, $Z$ pole electroweak precision observables, the neutron electric dipole moment, and anomalous magnetic moments of leptons. Not only central values but also theory uncertainties of all observables can be computed. Input parameters and their uncertainties can be easily modified by the user. Written in Python, the code does not require compilation and can be run in an interactive session. This document gives an overview of the features as of version 1.0 but does not represent a manual. The full documentation of the code can be found in its web site.

研究の動機と目的

• SMEFT および WET における dimension-6 Wilson coefficients の関数として、フレーバー、EW、精密観測値のライブラリを提供する。
• 実験測定値のデータベースと、予測とデータを比較するためのフレームワークを提供する。
• パラメータ推定のためのベイズ推定と頻度主義推定の尤度の構築を可能にする。
• 観測量とフィットのプロット・可視化ツールを含む。
• 新しい物理を Wilson coefficients に写像して EFT ベースの分析を行うことで NP 研究を支援する。

提案手法

• 観測量は SMEFT (EW スケール以上) または WET (EW スケール以下) の Wilson coefficients の関数として計算される。
• 正規化群の進化、マッチング、基底変換は wilson パッケージと WCxf 形式を用いて処理される。
• 不確実性は入力パラメータのモンテカルロサンプリングによって定量化され、SM の予測と不確実性が生成される。
• 一般的な Likelihood クラスは、実験測定値と理論予測からベイズ推定または頻度主義推定のための尤度を構築できる。
• FastLikelihood アプローチは、ノイズ・パラメータを効率的に周辺化するガウスベースの近似を提供する。
• フィットは MCMC やプロファイリングツールで実行でき、理論的不確実性のベイズと頻度主義の両方をサポートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 How can NP effects be parametrized in flavour observables using dimension-6 Wilson coefficients in SMEFT and WET?
• RQ2 How can one systematically compare predictions to a large set of experimental measurements within a consistent EFT framework?
• RQ3 What is a flexible statistical framework (Bayesian or frequentist) for inferring Wilson coefficients given flavour data and theory uncertainties?
• RQ4 How does one efficiently perform fast inference when nuisance parameters are present, without compromising consistency?

主な発見

• flavio provides a large library of observables in flavour physics, electroweak precision tests, and other low-energy observables as functions of dimension-6 Wilson coefficients.
• It includes a database of experimental measurements and a module to construct likelihoods, enabling Bayesian or frequentist inference.
• The package supports NP effects via Wilson coefficients at scales above or below the electroweak sector, with RG evolution and basis translations via WCxf/wilson.
• New physics contributions are represented as Wilson coefficients, with the SM corresponding to vanishing NP coefficients by default.
• The toolkit is implemented in Python (no compilation required), emphasizing easy extension, interactive use, and integration with plotting.
• Version 1.0 describes the features available at release, with ongoing development and community contributions encouraged.