ColliderBit: a GAMBIT module for the calculation of high-energy collider observables and likelihoods - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Eur.Phys.J.C Année : 2017

ColliderBit: a GAMBIT module for the calculation of high-energy collider observables and likelihoods

Csaba Balázs
  • Fonction : Auteur
Andy Buckley
  • Fonction : Auteur
Lars A. Dal
  • Fonction : Auteur
Ben Farmer
  • Fonction : Auteur
Paul Jackson
  • Fonction : Auteur
Abram Krislock
  • Fonction : Auteur
Anders Kvellestad
  • Fonction : Auteur
Daniel Murnane
  • Fonction : Auteur
Are Raklev
  • Fonction : Auteur
Christopher Rogan
  • Fonction : Auteur
Aldo Saavedra
  • Fonction : Auteur
Pat Scott
  • Fonction : Auteur
Christoph Weniger
  • Fonction : Auteur
Martin White
  • Fonction : Auteur

Résumé

We describe ColliderBit, a new code for the calculation of high energy collider observables in theories of physics beyond the Standard Model (BSM). ColliderBit features a generic interface to BSM models, a unique parallelised Monte Carlo event generation scheme suitable for large-scale supercomputer applications, and a number of LHC analyses, covering a reasonable range of the BSM signatures currently sought by ATLAS and CMS. ColliderBit also calculates likelihoods for Higgs sector observables, and LEP searches for BSM particles. These features are provided by a combination of new code unique to ColliderBit, and interfaces to existing state-of-the-art public codes. ColliderBit is both an important part of the GAMBIT framework for BSM inference, and a standalone tool for efficiently applying collider constraints to theories of new physics.

Dates et versions

hal-01669755 , version 1 (21-12-2017)

Identifiants

Citer

Csaba Balázs, Andy Buckley, Lars A. Dal, Ben Farmer, Paul Jackson, et al.. ColliderBit: a GAMBIT module for the calculation of high-energy collider observables and likelihoods. Eur.Phys.J.C, 2017, 77 (11), pp.795. ⟨10.1140/epjc/s10052-017-5285-8⟩. ⟨hal-01669755⟩
58 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More