对次最小超对称模型中若干问题的研究

Due to its many theoretical advantages, the Next-to-Minimal Supersymmetric Standard Model (NMSSM) causes widespread concern, and studying its phenomenology has been a hotspot in new physics research. Since the constraints from the recent collider and dark matter experiments become very strong in excluding traditional NMSSM parameter space, it is necessary to expand the parameter space of the NMSSM considered in previous studies and conduct a comprehensive study on it. This project will keep up with the latest developments of LHC and dark matter experiments, and scrutinize their effects on the expanded space by improved scan strategy. The focuses of the study are the capability of the LHC in sparticle search, dark matter physics, vacuum stability and strong first-order electroweak phase transition, etc. The research will deepen our understanding of the NMSSM, and is helpful to solve some fundamental problems such as electroweak symmetry breaking and the nature of dark matter.

次最小超对称模型（NMSSM）由于具有一系列理论优点，受到比较广泛的关注，研究它的唯象学是新物理研究的一个热点。鉴于当前LHC实验与暗物质实验已对传统NMSSM参数空间给出强烈限制，有必要扩大先前研究的参数空间并进行全面的考察。本项目将紧跟LHC实验和暗物质实验的最新进展，开发新的扫描技术，对扩展的NMSSM模型的参数空间进行唯象研究。研究的重点包括讨论LHC寻找超粒子的潜力，暗物质物理，真空稳定性以及电弱一阶相变等。研究将加深对NMSSM模型的理解，有助于解决电弱对称性破缺以及暗物质本质等重大问题。

项目背景.超对称理论是目前最流行的一种新物理模型，它可以为暗物质粒子提供候选者、解释缪子反常磁矩、解决标准模型的自然性问题，同时它能满足众多实验数据。如今暗物质、加速器等实验都在飞速发展，实验数据不断更新，而超对称的唯象学的研究需要紧跟实验，使用大量的数值计算模块，有效地运用实验数据来检验新模型。协调这些模块完成研究，必须要实现多进程计算，并引入高效的算法。.主要研究内容.本课题的主要研究内容为：编写基于Multi-nest算法的多线程扫描程序，对次最小超对称模型NMSSM的参数空间进行扫描，并分析其性质，利用最新实验数据(LHC寻找新粒子实验及Higgs性质检验、暗物质寻找、缪子反常磁矩测量等)对其进行检验，探讨其解释超出标准模型实验现象的能力，讨论其在真空稳定性与宇宙学相变问题上的表现。.重要结果.1. 常规NMSSM中，Higgsino粒子容易受到实验限制，Bino和Higgsino为主的暗物质难以满足最新的实验要求，Singlino为主的暗物质粒子受到了严格的限制，但Singilino暗物质难以被完全排除。.2. 包含Inv-Seesaw机制的NMSSM，能够提供Sneutrino作为暗物质粒子，该粒子能够容易地逃脱暗物质直接探测实验的限制，同时满足加速器寻找超对称粒子实验的要求。.3. Inv-Seesaw NMSSM能够在不引入味破缺的前提下解释缪子反常磁矩，Higgsino-Sneutrino圈在此起到了重要的作用，同时该模型还能提供暗物质候选粒子、满足LHC实验限制。.4. MSSM能够同时满足最新暗物质、反常磁矩、LHC实验的限制，但其提供的Bino暗物质在LZ数据的限制下难以通过共振湮灭的方法给出正确的暗物质残留密度，它的主要湮灭方式是与其它轻的超对称粒子共同湮灭；反常磁矩和LHC实验分别给了MSSM LSP质量上限和下限。.科学意义.这些研究表明NMSSM模型在最新的实验数据下，参数空间有所减小，但并未被实验完全否定；Inv-Seesaw NMSSM提供了一种不同于常规NMSSM的暗物质候选粒子，使得模型参数在不同实验数据之间的紧张得以缓解；MSSM能在提供暗物质候选粒子的同时解释缪子反常磁矩，但全面的LHC蒙卡模拟工作对MSSM的参数空间设定了严格的限制。