Matchete的概念验证：一个用于匹配有效理论的自动化工具
A Proof of Concept for Matchete: An Automated Tool for Matching Effective Theories
AI总结：
本文介绍Matchete首个公开版本，该工具利用泛函方法在单圈阶自动匹配弱耦合模型至有效场论，以规范协变方式计算匹配贡献并消除冗余算符，为Standard Model扩展提供便捷匹配方案。
摘要：
研究新物理模型对低能可观测量的影响，需要在相关的质量阈值处将其匹配到有效场论。我们介绍了Matchete的首个公开版本，这是一个用于在单圈阶匹配弱耦合模型的计算机工具。它使用泛函方法以显然的规范协变方式直接计算所有匹配贡献，同时简化方法消除了输出中的冗余算符。我们概述了该程序的工作原理，并提供了如何匹配简单的Standard Model扩展的示例。该包、文档和示例笔记本已在https://gitlab.com/matchete/matchete上公开发布。
英文摘要：
Studying the impact of new-physics models on low-energy observables necessitates matching to effective field theories at the relevant mass thresholds. We introduce the first public version of Matchete, a computer tool for matching weakly-coupled models at one-loop order. It uses functional methods to directly compute all matching contributions in a manifestly gauge-covariant manner, while simplification methods eliminate redundant operators from the output. We sketch the workings of the program and provide examples of how to match simple Standard Model extensions. The package, documentation, and example notebooks are publicly available at https://gitlab.com/matchete/matchete.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
