光子相关生产中顶夸克的脱壳与壳上建模下载

2020-04-20 03:24:25 51 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

机器学习在粒子物理顶夸克分析中的应用与实战机器学习作为从数据中自动学习模式与规律的核心技术，其原理在于通过算法模型拟合高维非线性关系，从而实现对复杂数据的表征与预测。这一技术价值在于能够高效处理海量数据，提升模式识别与特征提取的精度与效率。在粒子物理等前沿科学领域，面对大型强子对撞机产生的数据洪流，机器学习技术为事件重建、信号提取和统计推断等关键环节提供了强大的解决方案。具体到顶夸克物理研究，机器学习模型如Transformer和归一化流被用于解决中微子重建、组合关联等传统难题，并通过数据驱动方法优化背景估计，最终服务于稀有过程如四顶夸克的寻找与测阅读详情

我们提供了对e + veμ− v¯μbbγγ$$ {e} ^ {+} {v} _e {\ mu} ^ {-} {\ overline {v} } _ {\ mu} b \ overline {b} \ gamma $$的最终状态为LHC上ttγ$$ t \ overline {t} \ gamma $$的最终状态。在QCD的NLO中，我们将夸克衰变链的完整描述与窄宽度近似提供的描述进行了比较。前一种方法包括所有双重，单个和非谐振图，干涉和顶夸克的脱壳效应。后者仅包含双重共振贡献，并将不稳定的夸克限制在壳上状态。我们确认，对于积分横截面，有限的顶部夸克宽度效应较小，并且为OΓt / mt $$ \ mathcal {O} \ left（{\ Gamma} _t / {m} _t \ right）$ $。但是，我们显示它们得到了更强大的增强，以提供更多专有的可观察性。此外，我们研究了在生产过程中或在衰变阶段中光子辐射事件的各个部分。我们发现，大部分孤立的光子来自顶夸克的辐射衰减。根据我们的发现，可能会开发出选择标准来减少这种影响，这些选择条件构成了测量t tγ$$ t
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