在最近的一篇论文中，我们提出了一种在最小左右对称模型的背景下测试中微子质量的跷跷板起源的系统方法。 该程序的本质是利用轻子数来抵消双电荷标量（位于基于希格斯机制的跷跷板的核心）的衰变，以探测狄拉克中微子质量项，而狄拉克中微子项又直接进入许多物理过程 包括右手中微子向W玻色子的衰变和左手带电的轻子。 在这个较长的版本中，我们将详细讨论这些过程和相关过程，并提供一些缺少的技术细节。 我们还仔细分析了保平汤川部门的物理吸引力的可能性，表明中微子狄拉克质量矩阵可以解析为轻，重中微子质量和混合的函数，而无需借助任何其他离散对称性。 跷跷板机制可以完全解开。 当平价确实打破时，我们表明，在一般情况下，仅狄拉克质量项的厄米部分是独立的，这大大简化了实验性地测试中微子质量起源的任务。 我们通过一些允许简单分析表达式的物理示例来说明该程序。 我们的工作表明，最小左右对称模型是一个独立的中微子质量理论，原则上可以在大型强子对撞机或下一个强子对撞机上进行测试。

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点赞多大胆，就有多大产！有支持才有动力！微信搜索公众号【达摩克利斯之笔】获取更多资源，文末有二维码！  前言 数据库优化是一个老生常谈的问题，刚入门的小白或者工作N年的光头对这个问题应该都不陌生，你要面试一个中高级工程师那么他就想”哥俩好”一样那么粘，面试官肯定会问这个问题，这篇文章我们就和它哥俩好！而且这个问题就是一个送分题，数据库的优化方案基本就是那些，答案也都是固定的，大家只要好好准备这个问题就不会住你，可以在面试中安排面试官，不然就被面试官安排！话不多说下边就针对数据库优化展开讲！ 面试开始 小伙子看你简历上写了Mysql，数据库优化了解吗？ 摸摸头之后笑着说数据库优化不是很了解嘿嘿

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这项工作将图像的极坐标表示转换回笛卡尔坐标中的环形弧。 结果包含一个内插图像，其中圆形结构转换为矩形结构。 函数 transImageInvPolar 对具有圆形结构的图像应用逆极坐标变换。 [Cx, Cy] 是两个圆的圆心位置，InnerRadius 是小圆弧的半径，OuterRadius 是大圆弧的半径。 变换从角度 Phi0 开始应用到 PhiEnd（以弧度为单位）。 结果 IWarp 是一个线性化图像，其中圆形元素被映射到线性元素上。 如果参数 Visualize 设置为 true，则绘制带有极区的图像以及输出。 该函数仅扭曲位于两个圆内的环面内剩余的区域。 请注意，我应该是灰度图像。 坐标轴遵循数学约定。 这就是角度映射也以类似方式定义的原因。 然而，[Cx, Cy] 在像素坐标中。 用法（参数仅用于说明）： 从半径 = 205.0; toRadius = 676.0; 中心X