斯坦福大学机器学习教程中文以及深度学习笔记;方便要深入学习原理的童鞋打印下载
2024-03-02 21:10:33 8.75MB 机器深度学习
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使用跷跷板机制提出了一个中微子质量和混合模型。 该模型结合了I型和II型跷跷板的贡献,后者占主导地位。 为模型中的标量和轻子分配A4电荷,这些电荷适合于获得方案所需的质量矩阵。 II型跷跷板可适应大气质量分裂和大气扇区中的最大混合(θ23=π/ 4)。 它的特征是太阳质量分裂和θ13消失,而第三中微子混合角可以获取任何值θ120。 θ120的特定替代方案。 θ120= 35.3°(三倍最大),45.0°(二倍最大),31.7°(黄金比例)。 还考虑了θ120= 0°的另一种选择(无太阳混合)。 合并主要的I型跷跷板提供的校正涉及退化扰动理论,这是由于II型跷跷板中的太阳分裂消失而使太阳能混合角能够接受大量校正。 除了修正太阳能领域,I型跷跷板还将所有中微子振荡参数调整到允许范围内,从而使它们相互关联。 因此,该模型可以根据将来的实验数据进行测试。 例如,对于正常(反向)排序,θ23出现在第一(第二)八分圆中。 CP违规由右手的Majorana中微子质量矩阵MνR中的相位控制。 如果没有这些阶段,则仅允许正常排序。 如果MvR是复数,则Dirac CP违反相位δ可能很大,即〜±π
2024-03-01 18:53:13 413KB Open Access
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我们研究了面对中微子振荡的最新实验数据的轻子风味的模块对称性Γ(3)≃A 4的现象学意义。 中微子和带电轻子的质量矩阵基本上是通过固定模数τ的期望值给出的,模数τ是模态不变性破坏的唯一来源。 与传统的具有A 4对称性的风味模型相比,我们没有引入任何黄酮。 我们将中微子模型与I型跷跷板模型,Weinberg算子模型和Dirac中微子模型一起进行分类。 在中微子质量的正常层次结构中,跷跷板模型可以通过考虑中微子振荡的最新实验数据和中微子质量总和的宇宙学边界来获得。 预测的sin2θ23被限制为大于0.54,并且δCP =±(50°-180°)。 由于sin2θ23和δCP的相关性很强,因此该预测将来可以检验。 值得注意的是,中微子双β衰变的有效质量m ee约为22 meV,而中微子质量的总和预计为145 meV。 另一方面,对于中微子质量的倒置层次,只有狄拉克中微子模型与实验数据一致。
2024-03-01 18:23:57 574KB Open Access
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2023-11-30 20:15:59 454KB latex
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2023-08-05 20:02:13 2.61MB 松下A4驱动器中文资料
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2023-03-10 22:29:47 1.85MB SU27纸飞机
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