XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System夸克
劳伦斯伯克利国家实验室
量子算法能够利用多项式数量的量子比特探索指数级的多种状态，因而在各类工业和科学应用中前景广阔。量子游走是研究最为深入的量子算法之一 [1]。与经典随机游走一样，其量子变体也被广泛用于增强各种量子计算和模拟 [2,3]。虽然量子游走与经典随机游走有着本质区别，但量子算法接近经典算法还是有一定的限度 [4]。经典随机游走的一个有用特性是它可以用马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 进行有效模拟，因为后续运动仅取决于当前位置，而不取决于之前的历史。这种 MC 性质是一些模拟多体物理系统的算法的核心，其中生成过程近似于局部的。对于同样具有重要量子特性的物理系统，MCMC 的速度是以固有量子模拟的准确性为代价的。高能物理中的部分子簇射就是这样一个物理系统 [ 5 ]，其中夸克或胶子辐射出几乎共线的夸克和胶子簇射。真正的量子效应可以近似为 MCMC 的修正 [ 6 ]，但无法在经典 MCMC 方法中直接有效实现。考虑以下量子树：每一步，自旋为 1/2 的粒子可以向左移动一个单位或向右移动一个单位。经过 N 步，该系统形成一个二叉树，其中 2 N
变形相位对...
在这项工作中，我们在有限温度模型中获得了变形的Schrödinger方程（DSE）的解决方案，在3维非依赖性的非交通性相位空间（3D-NRNCPS）中，使用了普遍的BOPP偏移方法，在有限的非交通性相位空间（3D-NRNCPS）对称性框架中，在持续的非态度（PN）的chrondryment chrondryment chrondryment chrondivist chrondivist（PR）。在有限的温度下，获得了重夸克系统（例如charmonium𝑐𝑐和底池𝑏𝑏）的修饰结合状态能谱。发现，离散光谱的扰动溶液对于the（𝑄=𝑐，𝑏）状态的谨慎原子量子数（𝑗，𝑙，𝑠，𝑏）是明智的，内部能量电位的参数（内部能量的参数） ，除非交换参数（𝛩，𝜃）外，运行耦合常数𝛼（𝑇），临界温度𝛽，自由参数𝑐。3D-NRNCPS对称性中的新型汉密尔顿操作员由交换相位空间中的相应操作员组成，三个用于自旋轨道相互作用，新的磁相互作用和旋转式术语的添加零件。使用获得的能量特征值以获得重夸克系统（𝑐𝑐和𝑏𝑏）的质谱。改进的内部能量电位的新能量水平的总完全退化变为相等，等于3D-NRNCPS对称性中的新值3𝑛𝑛，而不是3D-NRQM对称中的值𝑛𝑛。我们从DSE获得的非相关结果可能与高能量物理学中的狄拉克方程进行比较。ge; 03.65。ca; 12.39。JH 1。JH 1。关键字：schrödinger方程；非共同相位空间；内部能量在有限温度下； BOPP移位方法；重Quarkonium Systems PAC：03.65. -W; 03.65。引言众所周知，普通的schrödinger方程（SE）描述了低能量下量子系统的动力学而不考虑温度效应。最近，有限的温度SE使我们能够研究量子系统，例如超导性机制和玻色 - 因斯坦在任意温度下的冷凝水，当温度等于零时，它与SE相同[1]。最近，许多作者研究了热夸克 - 胶状等离子体的有限温度SE，Quark-Gluon等离子体（电子和质子系统）的重夸克尼亚，等等[2-5]。用各种类型的电势（例如内部能量电位和有限温度下的康奈尔电位）计算SE的能量光谱的问题一直引起人们的兴趣[2-8]。abu-shady已使用内部能势研究了重量夸克膜（HLM），并在包括有限温度时使用AEIM求解SE，并获得了波浪功能和能量光谱[7]。主要目的是开发研究文章[7]并将其扩展到非同性非交通性相位空间（NRNCP）所知的大型对称性，以实现更准确的物理视觉，以使该研究在纳米技术领域变得有效。非交互性量子力学是一种古老的想法，在文献中已广泛讨论。它自普通量子力学开始以来就出现了。应注意的是，海森伯格在1930年首次引入了非交易（NC）[9]，然后是Snyder于1947年[10]。自发现弦理论和修改后的不确定性原理以来，人们对该领域的兴趣越来越大。此外，由于产生量子重力，建议提出NC的想法。它将提供自然的背景，以找到适合QFT的正则化解决方案[11-23]。在过去的三十年中，NC理论一直是广泛研究的重点，并产生了一种非常有趣的新量子场理论，具有有趣的意外特性[24]。因此，NC空间和相相的地形特性对量子系统的各种物理特性具有明显的影响，这在许多物理领域都非常有趣。在[24-36]等许多文章中都研究了非交通性的想法。另一方面，我们探讨了使用改进的内部能量潜力的新版本中创建新应用程序和更深刻的解释的可能性，并具有以下形式：
过渡辐射跟踪器校准、超越标准模型的搜索和 ATLAS 中的多粒子相关性
本论文包含我对 LHC 上 ATLAS 实验中质子-质子碰撞物理研究工作的两个不同方面。第一部分侧重于理解和开发校准系统，以便在过渡辐射跟踪器中获得最佳带电粒子重建。本论文中解释的方法是 TRT 中当前使用的校准技术，它适用于 ATLAS 收集的所有数据。由于开发的方法，实现了探测器设计分辨率，甚至在 TRT 的中心区域得到了改进。在第二部分中，介绍了三种不同的分析。由于我对跟踪的兴趣以及 LHC 上可用的新能量范围，第一个分析是研究 900 GeV 和 7 TeV 的多粒子相关性。这项分析是使用 2010 年收集的第一批 ATLAS 数据进行的。研究了两个不同的方面：高阶矩和尝试测量 η 箱中的归一化阶乘矩。本论文中描述的另外两个数据分析侧重于发现超出标准模型的物理学。同号顶夸克和 b 型第四代夸克的搜索就是其中之一。对于这项分析，详细研究了使用错误电荷测量重建轻子的概率。开发了新的数据驱动方法，其中似然技术表现出色，并被 ATLAS 中的其他分析所采用。这项搜索表明数据与标准模型预期一致。最后的分析是寻找最终状态中有两个轻子且横向能量缺失较大的超对称性。详细描述了双玻色子的产生，这是本次分析的主要背景之一。最终测量结果显示，相对于标准模型的预期，没有超出。
![arXiv:2109.00731v1 [hep-ph] 2021 年 9 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4788bd97188d2b3e489427cb317007cf69d4c306.webp)
arXiv:2109.00731v1 [hep-ph] 2021 年 9 月 2 日
自 2003 年 Belle 合作组观测到 X (3872) [ 1 ] 以来, 一系列类粲偶素态, 也称为 XYZ 态在实验上被发现 [ 2 ], 它们的奇异性质为我们理解量子色动力学 (QCD) 的非微扰性质提供了理想的平台 [ 3 – 6 ]。对于类粲偶素态的性质, 人们提出了一些奇异的解释, 如四夸克效应、分子效应、混合效应和运动学效应等, 但传统的粲偶素解释不能被抛弃 [ 3 – 9 ]。典型例子是光子-光子聚变过程中产生的 X (3915) 和 X (3930) [ 10 , 11 ]，可分别指认为粲偶素 χ c 0 (2 P ) 和 χ c 2 (3 P ) 态 [ 12 ]。但对于大部分类粲偶素态，文献中既有奇异的解释，也有传统的粲偶素指认为态，其性质仍存在疑问。以 X (4140) 为例，它在 2009 年由 CDF 合作组首次观测到 [ 13 ]，由于不同实验组对其宽度的测得差异很大 [ 20 – 22 ]，一直被解释为传统的 c¯ c 态 [ 14 , 15 ] 和四夸克态 [ 16 – 19 ]。然而，无零同位旋的类粲偶态尤其有趣，因为它们是奇异态的明显候选者，引起了实验和理论的极大关注。2014 年，BESIII 合作组在 e + e − → ( D ∗ ¯ D ∗ ) ± π ∓ 过程的 π ∓ 反冲质谱中观察到了一个结构
快速生成高维点云
在这项研究中，使用了JETNET [21]数据集。每个数据集都包含Pythia [22]的射流，其能量约为1 TEV，每个射流包含多达30或150个成分（此处：30）。数据集在喷气发射的parton中。在这里，研究了顶级夸克，轻夸克和Gluon发射的喷气机的数据集[23，24]。每个数据集包含约170k个单独的喷气机分为110K / 10K / 50K用于培训 /测试 /验证，其中验证数据集用于我们的结果。射流成分，颗粒，用r = 0的圆锥半径聚类。8。这些颗粒被认为是无质量的，因此可以用它们的3-momenta或横向动量p t，伪t，伪质η和方位角角度描述。在JetNet数据集中，这些变量相对于喷气动量给出：ηrel Ibηi -ηi -η射流，ϕ rel i b ϕ i-（ϕ射流mod2π）和p rel t，i b p p t，i b p t，i / p t，i / p t，i / p t，jet，jet，i在喷气机中im ime im impoy im im ot a Jet中的粒子。计算这些相对数量的不变质量，例如，对于喷气质量，意味着m rel = m jet / p t，jet。Jetnet库[25]提供了本研究中使用的几个指标。此外，作者还提供了一个称为MPGAN [26]的基线模型。该数据集已在粒子物理社区中广受欢迎，作为基于PC的生成模型的基准[15-17，27-34]。
PoS(LATTICE2022)029
经典蒙特卡罗采样技术中存在的符号问题阻碍了对量子色动力学 (QCD) 大夸克化学势区域的定量理解，例如与相对论重离子碰撞或中子和夸克星相关的区域。克服 QCD 符号问题的技术包括重新加权、马约拉纳算法和 Meron 簇算法、随机量化和复朗之万动力学、泰勒展开、解析延续以及路径变形和复化，有关最新综述，请参见参考文献 [ 2 , 3 ]。相反，量子计算和模拟技术不会受到符号问题的影响。它们通过直接量子模拟格点规范理论 (LGT)，为进入 QCD 相图的不可接近区域提供了一条有希望的途径，例如请参见参考文献 [ 1 , 4 – 15 ]。然而，热量子态（即混合量子态，而非纯量子态）对于量子计算机来说，是天真的“非自然”的，这使得热系统模拟成为一个广泛研究的领域，并通过多种技术进行了解决，例如，参见参考文献 [16-20]。量子计算热系统的一种有前途的途径是统计力学的热纯量子（TPQ）态公式 [21]。虽然最初开发时并没有考虑量子技术，但它为模拟有限温度和化学势下的量子系统提供了一条有前途的途径，使得人们能够仅从热力学极限下适当准备的单个纯态估计一大类可观测量的热期望值 [22,23]。正则 TPQ 态是从虚时间内演化的 Haar 随机态获得的 [21]，
过渡辐射跟踪器校准，超越...
本论文包含我对 LHC 上 ATLAS 实验中质子-质子碰撞物理研究工作的两个不同方面。第一部分侧重于理解和开发校准系统，以便在过渡辐射跟踪器中获得最佳带电粒子重建。本论文中解释的方法是 TRT 中当前使用的校准技术，它适用于 ATLAS 收集的所有数据。由于开发的方法，实现了探测器设计分辨率，甚至在 TRT 的中心区域得到了改进。在第二部分中，介绍了三种不同的分析。由于我对跟踪的兴趣以及 LHC 上可用的新能量范围，第一个分析是研究 900 GeV 和 7 TeV 的多粒子相关性。这项分析是使用 2010 年收集的第一批 ATLAS 数据进行的。研究了两个不同的方面：高阶矩和尝试测量 η 箱中的归一化阶乘矩。本论文中描述的另外两个数据分析侧重于发现超出标准模型的物理学。同号顶夸克和 b 型第四代夸克的搜索就是其中之一。对于这项分析，详细研究了使用错误电荷测量重建轻子的概率。开发了新的数据驱动方法，其中似然技术表现出色，并被 ATLAS 中的其他分析所采用。这项搜索表明数据与标准模型预期一致。最后的分析是寻找最终状态中有两个轻子且横向能量缺失较大的超对称性。详细描述了双玻色子的产生，这是本次分析的主要背景之一。最终测量结果与标准模型预期相比没有超出。
用超子约束状态的中子星程...
异国情调的自由度，例如超子，暗物质和脱糊状的夸克物质，在紧凑型物体（如中子恒星）的理论模型中引起了显着的关注，如中子恒星，这些恒星具有极高的密集核心。我们的目标是在高密度环境中探索这些颗粒的形成，同时保持中子恒星的稳定性并满足中子恒星的观察性约束。我们采用相对论密度的功能方法，用于辐射阶段，并结合了超子和玻色子暗物质，通过相过渡到非本地nambu - jona-lasinio模型与颜色超导性描述。我们评估了模型与观察数据的兼容性，并使用贝叶斯分析来限制其参数。
高能核碰撞中的集体激发——纪念刘联寿教授
集体流由动量空间中最终粒子分布的傅里叶展开的系数定义，对核碰撞的早期阶段很敏感。具体来说，前三个系数分别称为定向流 ( v 1 )、椭圆流 ( v 2 ) 和三角流 ( v 3 )。定向流对介质的状态方程 (EoS) 敏感；椭圆流对介质的自由度、部分子或强子能级和平衡度敏感；三角流对初始几何涨落敏感。在 RHIC-STAR 核碰撞实验中已经实现了一套全面的测量 [ 1 – 9 ]。在高能碰撞（> 20 GeV）中观测到的 vn 的组成夸克数 (NCQ) 标度表明部分子集体已经建立 [ 1 – 3 , 8 , 10 ]。特别地，D 介子也遵循 NCQ 标度 [ 2 , 10 , 11 ]，这表明粲夸克集体与 u 、 d 和 s 夸克处于同一水平；因此，产生的介质达到（接近）平衡。束流能量扫描 (BES) 计划的主要动机是探索 QCD 相图并寻找可能的相边界和临界点。STAR 实验中 BES 计划的第一阶段 (BES-I) 涵盖碰撞能量 √ s NN = 7.7–62.4 GeV。已经观察到许多有趣的现象；在这里，我们重点关注集体流 vn 测量。图 1 总结了 STAR BES-I 的定向、椭圆和三角流相关观测结果。中速附近净重子的 v 1 斜率与碰撞能量的关系被认为是一级相变的可能信号。v 1 斜率的非单调能量依赖性与相变有关，v 1 斜率的最小值称为“最软点坍缩”[12]。在实验中，随着中子
Alexandre de Moor
过去几十年来深度学习技术的发展和改进为高能物理学的算法方法创造了新的机会。尤其是，深度学习导致了算法识别算法的性能的显着进步，当在孔子大型强子撞机（例如cern the Cern the Colling collider）中产生时，由夸克或gluon碎片形成的结构。在本博士学位论文中，我们着重于深度学习方法，以增强CMS实验中喷气风味识别算法的性能。我们旨在通过改善模型鲁棒性来扩展其功能，以应对可能应用于算法使用的变量的变化。此外，通过扩展其最初的任务，我们为将来的研究带来了新的机会。首先，我们在创建保持喷气机结构的深神经网络的背景下探索变压器体系结构。我们建立了两个模型，其性能和计算成本为现场设定了新的最新技术。第二，我们基于对抗性攻击引入了一种数据不足的训练方法，从而提高了模型的稳健性，以防止输入变量的分布变化。增强鲁棒性对于改善校准后的模型性能是必要的。最后，我们成功地扩展了算法的任务以识别Hadronic Taus并估计喷气能量校正和分辨率。此外，我们介绍了奇怪喷气机的识别，这是LHC实验的第一个。最终，这项博士学位的工作导致创建了一类新的模型，具有改进的建筑，培训方法以及人工神经网络可能实现的范围的扩大范围。最终的模型（称为Upart）是LHC的CMS实验的JET识别的最新模型。通过源自奇怪夸克的喷气机的识别是LHC的第一个，一旦校准了新模型，就可以追求针对包含这种类型喷气的最终状态的新分析。