Uno de los principales desafíos de la física de partículas es cómo interpretar grandes conjuntos de datos que consisten en muchos observables diferentes en el contexto de modelos con diferentes parámetros.

Un nuevo artículo publicado en EPJ Plus , escrito por Ursula Laa del Instituto de Estadística de la Universidad BOKU, Viena, y German Valencia de la Escuela de Física y Astronomía de la Universidad de Monash, Clayton, Australia, analiza la simplificación de grandes conjuntos de datos y muchos problemas de parámetros utilizando herramientas para dividir grandes espacios de parámetros en un pequeño número de regiones.

“Aplicamos nuestras herramientas al llamado problema de la anomalía B. En este problema hay una gran cantidad de resultados experimentales y una teoría que los predice en términos de varios parámetros”, dice Laa. "El problema ha recibido mucha atención porque los parámetros preferidos para explicar las observaciones no se corresponden con los predichos por el modelo estándar de física de partículas y, como tales, los resultados implicarían una nueva física".

Valencia continúa explicando que el documento muestra cómo la herramienta Pandemonium puede proporcionar una forma gráfica interactiva de estudiar las conexiones entre las características en las observaciones y las regiones del espacio de parámetros.

"En el problema de la anomalía B, por ejemplo, podemos visualizar claramente la tensión entre dos observables importantes que se han señalado en el pasado", dice Valencia. "También podemos ver qué mediciones mejoradas serían las mejores para abordar esa tensión.

"Esto puede ser muy útil para priorizar futuros experimentos para abordar cuestiones no resueltas".

Laa elabora explicando que los métodos desarrollados y utilizados por el dúo son aplicables a muchos otros problemas, en particular para modelos y observables que se comprenden menos que las aplicaciones discutidas en el documento, como los modelos de Higgs múltiples.

"Un desafío es la visualización de espacios de parámetros multidimensionales; la interfaz actual solo permite al usuario visualizar espacios de datos de alta dimensión de forma interactiva", concluye Laa. "El desafío es automatizar esto, que se abordará en trabajos futuros, utilizando técnicas de reducción de dimensiones". + Explora más

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