超出标准模型的新物理唯象研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11675242
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    68.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2605.标准模型精确检验与新物理
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

In this project we plan to perform a comprehensive phenomenological study for new physics beyond the standard model (mainly the supersymmetric models) by considering the ongoing LHC experiments and dark matter detections as well as the future colliders like ILC, CEPC and SPPC. For the new physics portals, we will mainly consider the Higgs boson, dark matter and top quark. Firstly, we will comparatively analyze the phenomenology of various new physics models and compare with the latest experimental data to figure out the models allowed by the experiments. Secondly, for the experimentally allowed models, we will scan over their parameter spaces to display the survived parameter space. Thirdly, we will scrutinize the allowed parameter space to figure out its properties and finally study how to probe such survived parameter space in future experiments. In addition, in accordance with the experiments, we will try to improve and extend the existing models or develop new models. We will also examine the impacts of new physics in cosmology (first order phase transition, inflation and gravititional waves). Our study will shed some light on searching for new physics in experiments and help to point out the possible direction for new physics.
本项目拟紧密围绕正在运行的LHC对撞机实验和寻找暗物质的实验,并考虑正在筹划的直线对撞机ILC、环线对撞机CEPC和SPPC,对超出标准模型的新物理(重点是超对称理论)进行系统深入的综合研究,新物理效应的入口将重点考虑黑格斯、暗物质和顶夸克,第一步是通过分析和比较不同的新物理模型所预言的物理现象并跟实验数据进行同步的对比和拟合,弄清楚哪些模型是被实验所允许的,第二步是对实验所允许的模型进行参数空间的扫描以展示实验所允许的参数空间,第三步是对实验所允许的参数空间进行细致分析,弄清楚这些参数空间的特点并最后讨论在以后的实验中如何进一步探索这些参数空间。另外,我们将根据实验数据的导向及时对目前的模型给予改进和扩充以及提出新的模型,并考虑粒子新物理对宇宙学(一阶相变、暴涨、引力波)的影响。这些研究将对实验寻找新物理有理论上的指导意义并有助于指明新物理的发展方向。

结项摘要

围绕正在运行的LHC对撞机实验和寻找暗物质的实验,对超出标准模型的新物理进行了系统深入的综合研究,主要研究内容包括:深入系统研究了与暗物质有关的新物理,针对暗物质寻找实验DAMPE和Xenon1T的实验数据及时提出暗物质模型来解释实验的发现;对超对称展开了深入研究,特别是对顶夸克的超对称伴子在LHC上的寻找进行了系统的考察,综合考虑了不同的产生过程之间的互补性;在方法创新方面,把机器学习技术应用于新物理的探索,提出了一种利用主动增量学习来加速新物理模型参数空间扫描的新方法--机器学习扫描,并在国际上首次把消息传递神经网络应用到新物理的探索;在与宇宙学的交叉方面,针对宇宙学中的哈勃常数问题(危机),提出用超轻的相对论性的引力微子暗物质来模仿中微子辐射以提高哈勃常数的值。本项目取得的成果以25篇文章的方式发表于国际著名刊物,这些成果已经被国际同行引用了500余次,其中1篇文章的引用超过了100次,另一篇文章的引用超过了50次。这些成果对探索与暗物质有关的新物理有理论上的指导作用。

项目成果

期刊论文数量(25)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Solving the muon g-2 anomaly in CMSSM extension with non-universal gaugino masses
用非通用高吉诺质量解决 CMSSM 扩展中的 muon g-2 异常
  • DOI:
    10.1007/jhep12(2018)041
  • 发表时间:
    2018-08
  • 期刊:
    JHEP
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    F. Wang;K. Wang;J. M. Yang;J. Zhu
  • 通讯作者:
    J. Zhu
Simplified TeV leptophilic dark matter in light of DAMPE data
根据 DAMPE 数据简化 TeV 亲lepto 暗物质
  • DOI:
    10.1007/jhep02(2018)107
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    The Journal of High Energy Physics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Duan Guang Hua;Feng Lei;Wang Fei;Wu Lei;Yang Jin Min;Zheng Rui
  • 通讯作者:
    Zheng Rui
Revisiting lepton-specific 2HDM in light of muon g−2 anomaly
根据 μ 子 g−2 异常重新审视轻子特异性 2HDM
  • DOI:
    10.1016/j.physletb.2018.11.045
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Phys.Lett. B
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    L. Wang;J. M. Yang;M. Zhang;Y. Zhang
  • 通讯作者:
    Y. Zhang
Status of CMSSM in light of current LHC Run-2 and LUX data
根据当前 LHC Run-2 和 LUX 数据的 CMSSM 状态
  • DOI:
    10.1016/j.physletb.2017.04.026
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
    Phys. Lett. B
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    C. Han;K. Hikasa;L. Wu;J. M. Yang;Y. Zhang
  • 通讯作者:
    Y. Zhang
LFV and (g-2) in non-universal SUSY models with light higgsinos
具有轻希格斯诺的非通用 SUSY 模型中的 LFV 和 (g-2)
  • DOI:
    10.1007/jhep05(2020)102
  • 发表时间:
    2020-03
  • 期刊:
    JHEP
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    C. Han;M. Lopez;A. Melis;O. Vives;L. Wu;J. M. Yang
  • 通讯作者:
    J. M. Yang

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其他文献

面向云存储容错系统的RS 再生码
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  • 发表时间:
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    杨金民
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    杨金民
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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
    杨金民
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    --
  • 作者:
    郭淑娴;杨金民
  • 通讯作者:
    杨金民

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杨金民的其他基金

后希格斯时代的新物理前沿研究
  • 批准号:
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  • 批准年份:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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