[论文解读] Bayesian naturalness of the C(N)MSSM

Doyoun Kim, Peter Athron+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 15, 2013

Particle physics theoretical and experimental studies被引用 1

一句话总结

本文引入贝叶斯自然性先验，以量化在下一个最小超对称标准模型（NMSSM）中的微调问题，推广了Barbieri-Giudice测度，并捕捉了现有微调估计器的特征。研究发现，约束型NMSSM（CNMSSM）的微调程度低于CMSSM，这支持了其在125.5 GeV希格斯玻色子发现背景下的自然性。

ABSTRACT

The recent discovery of the 125.5 GeV Higgs boson at the LHC has fueled interest in the next-to-minimal supersymmetric standard model (NMSSM) as it may require less fine-tuning than the minimal model to accommodate such a heavy Higgs. To this end we present Bayesian naturalness priors to quantify fine-tuning in the (N)MSSM. These priors arise automatically as Occam razors in Bayesian model comparison and generalize the conventional Barbieri-Giudice measure. In this paper we show that the naturalness priors capture features of both the Barbieri-Giudice fine-tuning measure and a simple ratio measure that has been used in the literature. We also show that according to the naturalness prior the constrained version of the NMSSM is less tuned than the CMSSM.

研究动机与目标

• 为解决NMSSM中的微调问题，特别是在125.5 GeV希格斯玻色子发现的背景下。
• 开发一个贝叶斯框架，将自然性量化为模型比较中的奥卡姆剃刀原则。
• 在贝叶斯框架内推广传统的Barbieri-Giudice微调测度。
• 利用此新先验，比较约束型NMSSM（CNMSSM）与CMSSM的自然性。

提出的方法

• 从边缘似然中推导贝叶斯自然性先验，将其作为模型比较中的奥卡姆剃刀。
• 通过将Barbieri-Giudice测度嵌入贝叶斯证据框架，推广该测度。
• 将一个简单的基于比值的微调测度整合进贝叶斯形式化体系，以统一多种估计器。
• 将这些先验应用于CNMSSM和CMSSM，以计算并比较其自然性惩罚。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用贝叶斯模型比较在NMSSM中定义自然性先验？
• RQ2 这些贝叶斯先验在多大程度上推广了Barbieri-Giudice测度和基于比值的微调测度？
• RQ3 在新的贝叶斯自然性准则下，约束型NMSSM是否比CMSSM具有更少的微调？
• RQ4 在自然性方面，125.5 GeV希格斯玻色子质量是否更倾向于支持CNMSSM而非CMSSM？

主要发现

• 贝叶斯自然性先验成功地在一个统一的贝叶斯框架内整合了Barbieri-Giudice测度和一种简单的基于比值的微调估计器。
• 这些先验自然地从边缘似然中产生，在模型比较中充当奥卡姆剃刀。
• 在新的贝叶斯自然性准则下，发现约束型NMSSM（CNMSSM）的微调程度低于CMSSM。
• 结果支持CNMSSM作为MSSM在125.5 GeV希格斯玻色子发现背景下的更自然的扩展。