我们提出了由光马约拉纳中微子交换诱导的中微子双β衰变nn→pp势的第一个手性有效理论推导。 有效场理论框架使我们能够确定和参数化先前文献中未提及的短期和长期贡献。 这些贡献不能被吸收到单核子形状因子的参数化中。 从夸克和胶子水平开始,我们根据手性有效场论进行匹配,然后根据核势进行匹配。 为了获得介导无中微子双β衰变的核势,必须将硬,软和潜在的中微子模式进行积分。 无论是在Weinberg方案还是在Pionless方案中,都是通过手性功率计数中的倒数第二个顺序执行的。 在下一个到前一个的阶上,振幅从超软中微子的交换中获得额外的贡献,这可以用弱电流的核矩阵元素和中间核的激发能来表示。 这些量还控制两个中微子双β的衰减幅度。 最后,我们概述了确定电势中出现的低能常数的策略,方法是将其与电磁耦合相关和/或与晶格QCD计算进行匹配。
2026-03-16 10:08:38 558KB Open Access
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在带有一对带相同或相反电荷的高能电子或介子以及两个高能射流的情况下,进行搜索右手的马约拉那或狄拉克中微子N R和右手的规子玻色子W R。 这些事件是从pp碰撞数据中选择的,该碰撞数据由ATLAS检测器在s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $$ TeV时采集的积分光度为36.1 fb-1。 没有观察到与标准模型的明显差异。 结果在左右对称模型的理论框架内进行解释,并且在重的右手W玻色子和中微子质量平面中的质量上设置了下限。 对于马约拉纳和狄拉克N R中微子,被排除的区域扩展到m R R = 4.7 $$ {m} _ {R_R} = 4.7 $$ TeV。
2026-03-15 17:35:14 1013KB Open Access
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考虑到有效理论建模的马约拉纳中微子与标准物质之间的相互作用,我们研究了无菌马约拉纳中微子对穿过地球的γ通量产生的影响。 使用包括马约拉纳中微子产生和衰变在内的输运方程计算尚存的tau中微子通量。 我们将我们的结果与纯标准模型相互作用进行比较,计算有效拉格朗日耦合的不同值的存活通量,考虑到IceCube在10年的运行时间中检测到的通量,以及质量为mNNmÏ的马约拉纳中微子。
2026-03-14 17:04:09 1.06MB Open Access
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我们提出了一种简单的方案,其中暗物质(DM)作为稳定的中性强子热文物出现,其稳定性遵循精确的U(1)D对称性。 中微子从有色D​​M成分的交换中吸收辐射诱导的马约拉纳质量。 暗物质和中微子质量都有共同的起源,无中微子双β衰变的下限。 在核后坐力实验中直接DM搜索将对该建议进行测试,这也可能在未来的强子对撞机和轻子风味违规实验中产生其他现象学信号。
2026-03-13 19:09:03 618KB Open Access
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Schechter-Valle定理指出,当没有任何可能的微调或抵消时,对中微子双β(0ββ)衰变的积极观察意味着中微子的有限马约拉纳质量项。 在此笔记中,我们重新检查了Schechter值定理的定量影响,发现当前对0β-衰变核的半衰期的实验下限对马约拉纳中微子质量|μmee|施加了限制上限。 在四回路水平上辐射产生的<7.43×10×29 eV。 此外,我们归纳了这种定量分析的0ββ衰变到轻子数违反(LNV)介子衰变Mâââ´Mâ€++++“α+ + +”“β” (对于α,β= e或¼)。 给定当前的上限,这些罕见的LNV衰变,我们得出了环诱导的马约拉纳中微子质量|αm½ee| <9.7×10â18’eV ||mμe¼| <1.6×10×15eV 和|απ¼¼| <1.0×10×12 eV来自Kâˆâ€ÏÏ++ e∠+ eâˆ,KâˆâÏâÏ ++ e∠+++ ”和“ Kâˆâ€” ++++“¼” +“ +”。 还给出了D,Ds和B介子的LNV衰减的辐射中微子质量的部分列表。
2026-03-13 16:31:39 297KB Open Access
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我们提出了一种使用LHC上的纯轻子衰变来区分重中微子的狄拉克/马约拉那特性的方法,该中微子的质量低于W玻色子质量。 该策略利用了W +→l + 1l +1'-ν衰变中相反电荷轻子的前后不对称性。 为了检验该模型的实验可行性,我们通过数值分析和重中微子质量的不同范围表明,在衰变W +→e + e +μ+ν中,可以将正电子与W衰变区分开 来自重中微子的正电子。 最后,我们估计Dirac和Majorana N中微子在LHC Run II上的事件数,其综合光度为120 fb-1。 如果从重到轻的中微子混合是|UNμ| 2,| UNe |2≳10-6,则可以找到信号。
2026-03-13 16:10:57 289KB Open Access
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《马云传》-高清版本!!! 马云传-永不放弃!!! 看如何从一个英语老师走到亚洲首富的地位!!!
2026-02-16 13:23:01 2.95MB
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这个数据集是为“亚马逊机器学习挑战赛 2025”准备的,旨在帮助参赛者构建用于预测产品价格的机器学习模型。数据集包含了大量电商产品的详细信息,每条数据记录都对应一个具体的产品。其中涵盖了多种不同类型的产品,这些产品来自不同的品牌,具有各种各样的规格和特征。 数据集中包含了丰富的字段,用于描述产品的各个方面。例如,有关于品牌的信息,品牌在产品定价中往往起着关键作用,不同品牌的同一类型产品可能会因为品牌知名度、品牌形象等因素而价格差异较大。还有产品的规格参数,如尺寸、容量、性能指标等,这些规格是影响产品价格的重要因素之一,通常规格更高的产品价格也会相对更高。 此外,数据集中还可能包含了产品的销售数量、库存数量等信息,这些信息能够反映出产品的市场需求情况,对于定价也有一定的参考价值。通过这些丰富且多维度的数据,参赛者可以对产品进行全面的分析,挖掘出产品属性与价格之间的复杂关系,进而构建出能够准确预测产品价格的机器学习模型,为电商企业制定合理的定价策略提供有力支持。 不过,需要注意的是,由于数据集来源于电商平台,数据可能存在一定的噪声和不一致性,参赛者在使用数据时可能需要进行数据清洗、预处理等操作,以确保数据的质量,从而提高模型的准确性和可靠性。
2026-02-05 21:56:55 47.66MB 机器学习 预测模型
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《龙马谷窗口查看器 Ver1.1》是一款基于C++编程语言开发的窗口查看工具,主要用于帮助用户查看和分析Windows操作系统中的窗口信息。这款软件的核心功能是窗口句柄的检索与显示,使得开发者和系统管理员能更深入地了解系统的运行状态。 1. **C++编程语言**:作为软件开发的基础,C++是一种强大且高效的编程语言,具有面向对象、性能优秀、可移植性强等特性。在创建这款窗口查看器时,开发者利用了C++的类、对象、模板等特性来构建软件结构,同时利用其底层控制能力来获取和处理窗口数据。 2. **窗口查看器**:此工具的主要功能是查看Windows操作系统中的窗口。它能够显示当前运行的所有应用程序窗口,包括隐藏窗口和子窗口,这对于调试多线程应用或者监控系统行为非常有用。用户可以通过该工具获取窗口的相关属性,如窗口类名、标题、大小、位置等。 3. **句柄精灵**:在Windows API中,"句柄"是操作系统用于标识和访问对象(如窗口、文件、设备等)的唯一标识符。"句柄精灵"这一术语可能指的是软件能够检索和管理这些句柄的能力。通过句柄,用户可以获取窗口的详细信息,甚至进行一些操作,如移动、大小调整、隐藏或关闭窗口。 4. **操作系统的交互**:《龙马谷窗口查看器 Ver1.1》深入到操作系统层面,通过调用Windows API函数来获取和显示窗口信息。这涉及到对Win32 API的理解,包括`EnumWindows`函数用于枚举所有窗口,`GetWindowThreadProcessId`获取窗口所属的进程和线程,以及`GetWindowText`、`GetClassName`等获取窗口标题和类名的函数。 5. **用户体验设计**:虽然主要面向开发者和系统管理员,但良好的用户体验也是软件成功的关键。因此,该软件可能包含简洁的用户界面,允许用户轻松浏览和搜索窗口,以及方便地复制和保存句柄信息,提高工作效率。 6. **安全性和稳定性**:作为一个系统级别的工具,龙马谷窗口查看器必须考虑安全性和稳定性。它应该避免对系统造成意外的影响,例如误操作导致的程序崩溃或系统不稳定。开发者可能通过异常处理机制和权限控制来确保这一点。 7. **更新与维护**:Ver1.1表明这是一个已经过至少一次迭代的版本,可能包含了错误修复、性能优化或者新功能的添加。随着Windows系统的更新,软件也需要不断适应新的变化,保持兼容性。 《龙马谷窗口查看器 Ver1.1》是一款实用的系统工具,通过C++的强大力量,提供了一个直观的窗口管理和分析平台,为开发者和系统管理员提供了宝贵的辅助工具。
2026-02-05 21:17:50 22KB 窗口查看器 句柄精灵
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最近公司在对接亚马逊平台的API  对于亚马逊官方给出的文档看着也着实心累,最后在研究了他的SDK后 自己封装出了一个包,有需要的同学可以拿去,里面的请求方式可以自己改,觉得有问题的 自行修改。最主要还是知道他生成签名的原理。
2026-01-04 14:10:28 63KB
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