高精度电弱物理的未来在于对Z玻色子,W玻色子,希格斯玻色子和顶夸克性质的e + e-对撞机测量。 我们估计了三种可能的未来对撞机的预期性能:ILC,FCC-ee(以前称为TLEP)和CEPC。 特别是,我们提出了CEPC可能达到的初步估计值,即中国提出的圆形电子正电子对撞机,斜参数S和T以及希格斯耦合器的七参数拟合。 这些结果使CEPC的物理潜力可以与ILC和FCC-ee的物理潜力进行比较。 我们还展示了当每个最重要的输入度量的不确定性分别改变时,对S和T的约束将如何演变。 这阐明了未来对撞机的基本物理目标。 为了提高当前的精度,最高优先级是改善m W和sin​​ 2θeff的不确定性。 同时,对顶部质量,Z质量,α的延伸和Z宽度的改进的测量将提供进一步的改进,这将确定最终的覆盖范围。 我们认为,每种可能的未来对撞机都具有探测TeV级电弱物理的强大前景。
2024-07-04 20:46:25 840KB Open Access
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观察到的轻子风味违反表明标准模型之外的新物理学。 轻子对撞机是探测由新物理学在高能下诱发的带电轻子风味违规(CLFV)信号的理想设备。 我们对未来的轻子对撞机对带电轻子味违规的敏感性进行了全面的研究。 我们考虑将两个轻子耦合到新的玻色子粒子的最一般的可归一化的拉格朗日耦合,同时涉及ΔL= 0和ΔL= 2相互作用。 通过在树级别交换带壳的新粒子来引入CLFV过程。 我们发现,CEPC,ILC,FCC-ee和CLIC各自为最终状态下的τ轻子的低能精确度实验提供了CLFV耦合的互补探针,而在没有低能精确度实验的情况下,低能精确度实验更为灵敏。 τ轻子。
2024-07-04 20:14:11 596KB Open Access
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我们探索在未来的e-p对撞机FCC-eh上发现SU(2)L-三重标量双电荷分量的发现前景,提出以60 GeV的电子束能和50 GeV的质子束能工作 TeV。 我们考虑了带双电荷的希格斯玻色子连同轻子和射流的相关产生,以及随后迅速衰变为同号轻子对的现象。 标量三重态与带电轻子的O(1)Yukawa耦合会发生这种情况,这对于控制II型跷跷板中微子质量产生的三重态场的中性成分的合理较小的真空期望值是可以预期的。 我们介绍了针对两个不同最终状态的分析,即3l +≥1j和包含性的≥2l+≥1j通道。 仅考虑它对电子的衰变,我们发现质量为TeV的双电荷希格斯玻色子可以在3σ置信度下观察到,并且积分光度为O(200)fb-1,而质量为2 TeV 在几年的数据积累中进行了调查。 如果在μμ模式下触发信号,并且此信号对于TeV级双电荷希格斯玻色子具有完整的发光度低至O(50)fb-1,则在此通道中可以实现5σ发现,因此该信号基本上变为无背景信号 。 我们还强调了FCC-eh对Yukawa耦合的敏感性,该耦合是ee和μμ通道中双电荷希格斯玻色子产生的质量的函数。
2024-07-03 14:29:58 1.53MB Open Access
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计算了光子发射(初始状态辐射)在希格斯玻色子的直接生产过程的横截面中对未来高发光度电子和μ子对撞机的影响。 已经发现,对于电子对撞机,希格斯玻色子共振峰的顶部的横截面减小了0.348倍,对于μ子对撞机减小了0.548倍。 4.2 MeV(等于希格斯宽度)的质心能量的质心能量散布将使电子和μ子束的峰截面进一步减小0.170和0.256(QED和能量散布) 分别。 讨论了恢复QED计算中可能存在的不确定性。 提供了包括QED在内的线形横截面的数值结果以及许多质心能量散布值。
2024-07-03 13:11:55 895KB Open Access
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在这项工作中,我们提出了系统的研究,以探讨在未开发的高能量,高能量,高开裂度的生产中,探索未开发的横向动量依赖性胶子Sivers函数(GSF)和高pT带电二面体和dijet生产的可行性。 发光电子离子对撞机(EIC)。 Sivers函数是横向极化核子内部动量空间中Parton分布各向异性的量度。 提出可以在EIC的电子-质子碰撞中通过光子-胶子聚变子过程中的单自旋不对称性进行研究。 使用针对深层非弹性散射的精心调整的蒙特卡洛模型,我们从未来的EIC数据估计了GSF的可能约束。 所有可访问测量值的比较表明,双射流通道是在较宽的运动范围内限制GSF幅度的最有前途的方法。
2024-07-02 09:37:23 1004KB Open Access
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(完整版)人工智能现状与未来.ppt
2024-04-24 15:15:04 11.28MB
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2024-03-18 20:13:09 4.47MB
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其实也不但在国内,在国外也一样。大家觉得超级计算机已经走到瓶颈,量子计算机也许是一条出路。
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本文以WoS数据库和CNKI数据库为样本,使用HistCite分析了Kano模型的研究现状,然后分析了Kano模型的引用网络,比较了Kano模型研究的主题和重点。 最后,根据引文网络和研究主题,提出了Kano模型的未来发展方向。
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