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Belle II实验是一种粒子物理实验，旨在研究B介子的特性（含有底部夸克的重粒子）。belle II是Belle实验的继任者，目前正在日本伊巴拉基县Tsukuba的Kek的Superkekb Accelerator综合大楼进行委托。因此，对1不正确匹配。CRISPR-CAS9与基因工程有关。这是一项独特的技术，它使遗传学家和医学研究人员能够通过删除，添加或改变DNA序列的部分来编辑基因组的一部分。因此，对3不正确匹配。简单地说，区块链是一系列不变的数据记录，该记录由任何单个实体所没有的计算机集群管理。这些数据块中的每一个（即使用密码原理（即链）。区块链技术使市场参与者可以在没有中央记录的情况下跟踪数字货币交易。因此，对2正确匹配。因此，选项（b）是正确的答案。
利用 ! 超子的自旋极化探索早期纵向动力学
我们系统地研究了流体动力学模拟中超子全局极化对碰撞系统初始纵向流速的敏感性。通过在将初始碰撞几何映射到宏观流体动力学场时明确施加局部能量动量守恒，我们研究了系统的轨道角动量 (OAM) 和流体涡度的演变。我们发现，同时描述 ! 超子的全局极化和介子定向流的斜率可以强烈限制流体动力学演化开始时纵向流的大小。我们利用 BNL 相对论重离子对撞机的光束能量扫描程序中的 STAR 测量结果，提取了初始纵向流的大小和产生的夸克胶子等离子体流体中轨道角动量分数与碰撞能量的关系。我们发现在流体动力学演化开始时，中快速度流体中剩余约 100–200 ¯ h OAM。我们进一步研究了不同的流体动力学梯度对 ! 和 ¯ ! 自旋极化的影响。µ B / T 的梯度可以改变 ! 和 ¯ ! 极化之间的排序。
用数学方法探索早期纵向动力学
我们系统地研究了流体动力学模拟中超子全局极化对碰撞系统初始纵向流速的敏感性。通过在将初始碰撞几何映射到宏观流体动力学场时明确施加局部能量动量守恒，我们研究了系统的轨道角动量 (OAM) 和流体涡度的演变。我们发现同时描述 Λ 超子的全局极化和介子定向流的斜率可以强烈限制流体动力学演化开始时纵向流的大小。我们利用 RHIC 光束能量扫描程序中的 STAR 测量结果提取了初始纵向流的大小和产生的 QGP 流体中轨道角动量分数作为碰撞能量的函数。我们发现在流体动力学演化开始时，中快速度流体中剩余约 100-200 ℏ OAM。我们进一步考察了不同的流体动力学梯度对Λ和¯ Λ自旋极化的影响。µ B /T的梯度可以改变Λ和¯ Λ极化之间的有序性。
数字上的纠缠和纠缠动态...
图1：IBM设备的速度和纠缠肾熵。（a）在量子淬灭的情况下，在tfim的两个扭结子空间内的域壁位置的实时动力学，没有和额外的纵向范围H z。在这里，l = 101，h x = 0。5，初始状态是铁磁性的，中间有单个旋转旋转。对于H Z = 0，可以看到游离颗粒的光锥结构。对于固定情况，H z = 0可观察到两个速度，初始速度（虚线）等于自由情况，并且在更长的时间内等于介子速度（实心）。（b）在IBM量子计算机上测量的两个速度的比较（h x = 0。5和l = 9）在缓解错误后，根据理论上的预测。显示的错误条是获得的一系列速度的标准偏差，在供应材料中提供了更多详细信息。（c）从全局量子淬灭到TFIM后的一半链二阶R´enyi熵的随机测量数据中的数据，其在状态L
![arXiv:2002.07610v1 [hep-ph] 2020 年 2 月 18 日](/simg/c\c53aa8fc28290101826458357d905bb25af36ef6.webp)
arXiv:2002.07610v1 [hep-ph] 2020 年 2 月 18 日
我们从理论上分析了 D + → νe + ρ ¯ K 和 D + → νe + ¯ K ∗ π 衰变，以查看检验手性微扰理论（UChPT）幺正扩展所预测的轴矢量共振 K 1 (1270) 的双极性质的可行性。事实上，在 UChPT 中，K 1 (1270) 是由矢量和伪标量介子的相互作用动态生成的，并且获得了该共振量子数的两个极点。较低质量极点主要与 K ∗ π 耦合，而较高质量极点与 ρK 耦合，因此我们可以预期，在产生机制中对这些通道有不同的权重的不同反应会增强一个或另一个极点。我们表明，D + → νe + VP 中不同的最终 VP 通道对两个极点的权重不同，这反映在最终矢量-赝标量不变质量分布的形状中。因此，我们得出结论，这些衰变适合在实验上区分预测的 K 1 (1270) 共振双极点。
![arXiv:2402.16574v1 [hep-ph] 2024 年 2 月 26 日](/simg/a\ae530d5ca490a4a77451b8beb87eb4dda70ae779.webp)
arXiv:2402.16574v1 [hep-ph] 2024 年 2 月 26 日
量子信息科学 (QIS) 的快速发展为探索基础物理学开辟了新途径。量子非局域性是区分量子信息与经典信息的一个关键方面，它已在粒子衰变中通过违反贝尔型不等式进行了广泛的研究。尽管取得了这些进展，但仍然缺乏基于量子信息理论的粒子相互作用综合框架。为了弥补这一差距，我们引入了自旋 1/2 超子衰变过程的广义量子测量描述。我们通过将该方法与已建立的理论计算相结合来验证该方法，并将其应用于相关 Λ ¯ Λ 对的联合衰变。我们使用量子模拟来观察超子衰变中 CHSH 不等式的违反。我们的广义测量描述具有适应性，可以扩展到各种高能过程，包括北京正负电子对撞机 (BEPC) 的北京光谱仪 III (BESIII) 实验中的矢量介子衰变 J/ψ、ψ (2 S ) → Λ ¯ Λ 。本研究开发的方法可应用于基本相互作用中的量子关联和信息处理。
![arXiv:2209.08843v1 [hep-ph] 2022 年 9 月 19 日](/simg/c\cf274d35c29bf977178d34afafb6fd4d045d2220.webp)
arXiv:2209.08843v1 [hep-ph] 2022 年 9 月 19 日
暗光子的概念[1–3]已被许多理论物理学家和实验物理学家研究过。通常，暗光子与可见物质的相互作用假设为标准模型(SM) U (1) Y规范群和暗U (1) X规范群之间的阿贝尔动力学混合。由于低能对撞机[4–6]、介子衰变[7–9]、束流倾倒实验[10–12]和高能对撞机[13–18]等不同实验的限制，这种U (1)动力学混合不可能很大。然而，解释可重正化的U (1)动力学混合之小并不明显。在本文中，我们将考虑非阿贝尔动力学混合，以实现另一种可能性，即暗光子来自暗SU (2) X规范群，因此它与物质的耦合不在可重正化的水平上出现[19–21]。在暗 SU (2) X 规范群与 SM SU (2) L × U (1) Y 规范群的非阿贝尔动力学混合下，一个暗规范玻色子变成暗光子，而其他玻色子保持稳定形成暗物质粒子。这一情景预测了暗光子和暗物质的近简并质量谱。
EFI-KAPSARC 研讨会简介
莫尼兹教授曾于 1997 年至 2001 年 1 月担任美国能源部副部长，负责科学、能源和核安全事务。在此之前，他于 1995 年至 1997 年担任美国科学技术政策办公室科学副主任，负责物理、生命和社会科学事务。莫尼兹教授于 1973 年至 2013 年担任麻省理工学院教师，之后被任命为能源部长。在麻省理工学院，莫尼兹是麻省理工学院能源计划 (MITEI) 的创始主任和能源与环境实验室主任。莫尼兹还于 1991 年至 1995 年和 1997 年担任麻省理工学院物理系主任，并于 1983 年至 1991 年担任贝茨线性加速器中心主任。他的物理研究主要集中在开发一个理论框架，以理解中能电子和介子与原子核的相互作用。他以优异的成绩获得了波士顿学院物理学理学学士学位，获得了斯坦福大学理论物理学博士学位，以及多个荣誉博士学位，其中一些来自欧洲大学。
Susskind讲座上的弦理论
这些注释来自伦纳德·苏斯金德（Leonard Susskind）（弦理论的创始人之一）的一系列讲座。他们遵循他第一次开始考虑弦的逻辑。1我为对量子重力感兴趣的研究生写了这些笔记。这些笔记不是逐字化的；我观看了讲座，然后再现了它们。本文档的第一部分遵循Susskind的讲座系列，标题为“弦理论和理论”。这是使用Infimenite Momentum框架描述对玻色弦理论的基本介绍。在此“光锥”框架中，一个人能够使用规范序列量化横向平面中的非相关性自由度。研究并发现无质量激发包含光子状和重力类样颗粒以及速元状态。我们表明，要获得光子状状态的零质量，要求时空的临界维度为d = 26。在介子散射的背景下引入了委内兹亚诺振幅，并且非常明显地显示出是由于两个开放的骨弦的散射幅度所致。第二部分遵循Susskind演讲，标题为“弦理论中的主题”。第二部分不完整。如果您在本文档中找到任何错误或错别字，请通过majzoube@umsystem.edu将其发送给我。希望您喜欢笔记。
通过生成对抗网络快速模拟高粒度量热仪
摘要 我们提出了 3DGAN，用于模拟未来高粒度量热仪的三维图像输出。我们证明了生成对抗网络 (GAN) 在生成科学数据方面的有效性，同时在大量输入变量中保持对各种指标的高准确度。我们展示了迁移学习概念的成功应用：我们训练网络模拟来自较小范围的初级能量的电子簇射，然后进一步训练五倍大的范围（模型无法直接训练更大的范围）。同样的概念被扩展到为其他粒子生成簇射，这些粒子的大部分能量都沉积在电磁相互作用中（光子和中性介子）。此外，还探索了带电介子簇射的生成，更准确的努力需要来自其他探测器的额外数据，而这些数据不在当前工作的范围内。我们的进一步贡献是演示了如何使用 GAN 生成的数据进行实际应用。我们使用 GAN 生成的数据训练第三方网络，并证明响应类似于使用蒙特卡罗模拟数据训练的网络。GAN 生成的阵雨对各种物理特征的准确度在蒙特卡罗的 10% 以内，速度提高了三个数量级。通过分布式训练可以进一步提高训练和推理的速度。