利用中微子数据的全局拟合检验中微子种类数
Testing the Number of Neutrino Species with a Global Fit of Neutrino Data
AI总结：
本研究利用多个中微子实验数据开展全局拟合，首次对含大量额外中微子种类的模型给出实验约束，未发现额外中微子存在的证据，并在不同质量序下得到了相应的中微子种类数下限。
摘要：
我们通过对现有中微子数据的分析，首次给出了包含大量额外中微子种类的模型的实验约束。这类模型通过将引力的种类标度降至TeV，为等级问题提供了一种解决方案，同时还能自然地产生小质量中微子，并提供有研究价值的暗物质候选者。本研究分析了来自DayaBay（大亚湾反应堆中微子实验）、KamLAND（神冈液态闪烁体反中微子探测器）、MINOS（主注入器中微子振荡搜索实验）、NOvA（ NuMI离轴中微子外观实验）和KATRIN（卡尔斯鲁厄氚中微子实验）的数据。我们未发现存在任何额外中微子种类的证据，因此给出了自然界中实际存在的中微子种类允许数量的下限。在正序/倒序中微子质量序下，我们在大范围参数空间中分别得到了O(30)和O(100)的中微子种类数下限。
英文摘要：
We present the first experimental constraints on models with many additional neutrino species in an analysis of current neutrino data. These types of models are motivated as a solution to the hierarchy problem by lowering the species scale of gravity to TeV. Additionally, they offer a natural mechanism to generate small neutrino masses and provide interesting dark matter candidates. This study analyzes data from DayaBay, KamLAND, MINOS, NOvA and KATRIN. We do not find evidence for the presence of any additional neutrino species, therefore we report lower bounds on the allowed number of neutrino species realized in nature. For the normal/inverted neutrino mass ordering, we can give a lower bound on the number of neutrino species of O(30) and O(100), respectively, over a large range of the parameter space.
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。
