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摘要 在微观尺度上发现新物理现象的希望很大程度上依赖于从高能物理实验中获得的观测结果，例如在大型强子对撞机 (LHC) 上进行的实验。然而，目前的实验并没有显示出可以指导更多超标准模型 (BSM) 理论发展的新物理迹象。从 LHC 产生的大量数据中识别新物理特征属于异常检测类，是最大的计算挑战之一。在本文中，我们提出了一种在监督学习环境中执行异常检测的新策略，该策略基于通过随机过程人工创建异常。对于由此产生的监督学习问题，我们成功地应用了经典和量子支持向量分类器（分别为 CSVC 和 QSVC）来识别 SM 事件中的人工异常。更有希望的是，我们发现使用经过训练以识别人工异常的 SVC，可以高精度地识别真实的 BSM 事件。同时，我们还探索了量子算法提高分类准确性的潜力，并为充分利用这种新颖的计算范式提供了合理的条件。
利用经典和量子异常检测揭示标准模型以外的物理学
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