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高能大型强子对撞机中Betatron准直损失的影响
响应于2013年欧洲粒子物理战略的建议，这是对所谓的高能LHC（HE-LHC）CERN进行能源升级的概念设计工作，作为未来圆形围栏研究的一部分。HE-LHC机器（旨在在现有的LHC隧道中使用16吨磁铁技术）将在27 TEV（〜2×LHC）的质子碰撞中提供质子碰撞，总储存的能量为1.34 gJ（〜4×LHC）。通过调整LHC准直探针，构思了He-LHC的Betatron清洁插入的第一个布局，需要维持至少10秒钟的次数，即约1.86兆瓦的影响，对应于12分钟的光束寿命，而无需诱导任何磁铁淬火或对其他加速度造成任何损坏。在本文中，我们通过粒子跟踪和相互作用计算评估了HE-LHC机器在HE-LHC机器中质子束操作的准直插入的功率沉积。通过三步模拟方法评估了对温暖元件以及超导分散抑制磁体的束损失影响。尤其是对于未来提议的高能LHC，我们证明了在分散抑制器中添加局部准直仪的必要性，并且我们发现了准直插入中梁线“ Dogleg”的有害后果。
第一届欧洲虚拟断裂会议 柔性石墨作为大型强子对撞机 TDE 块中的束流倾卸材料
大型强子对撞机是欧洲核子研究中心日内瓦设施建造的粒子加速器，其主要目标是研究宇宙知识标准模型中著名的基本粒子的边界。借助 LHC，2012 年对希格斯玻色子等的观测成为可能，随着加速器设计的不断升级，未来几年将描述新的现象。TDE 块构成光束轨迹最后一段的光束倾卸系统，由多个不同密度的石墨块制成。其中，柔性石墨的密度最低（1-1.2 g/cm3）。它与多晶石墨和热解石墨等典型的石墨形式不同，因为在生产过程中不添加粘合剂。由于颗粒粗糙度引起的粘合摩擦力赋予材料典型的柔韧性并有助于变形机制。为了预测材料在梁冲击能量增加时的反应，需要在广泛的温度和应变率范围内深入研究材料行为。在这项初步工作中，在室温下在平面方向上观察了商用柔性石墨（SGL Carbon 的 Sigraflex ®）的静态特性。为了可靠地测量前部和边缘样品表面的应变，采用了两侧 DIC；横梁位移速率在 0.01-10 mm/min 之间变化。最后，讨论了应力应变行为和变形机制。
大型强子对撞机 (LHC) 上的量子信息和顶夸克纠缠 - BOOST 2020 基于：2003.02280
2 (1 − D cos ϕ ) 其中 ϕ 是每个母顶部和反顶部静止框架中轻子方向之间的角度。
大型强子对撞机 (LHC) 的纠缠检测 - 粒子物理联合...
混合状态：可以用密度矩阵描述：ρ = P ipi · | ψ i ⟩⟨ ψ i | . - 例如：在粒子对撞机中我们无法控制初始状态。
粒子对撞机市场发展和演变模型
摘要 本文的主要目标——评估科学项目及其经济影响。该评估包括以基本物理对撞机项目为例的经济和技术可行性。方法包括通过自组织神经图在其他技术领域进行结构整合，以及对激进发现及其最近对经济发展的推动力进行文集回顾分析。自组织神经图有助于揭示技术传播和与其他技术整合的隐藏结构相似性。这是一种揭示技术融合到其他行业的能力的新方法。对基本粒子物理学前沿的新技术的整合和出现能力进行了评估。解释了整合问题。这项研究的新颖之处在于将物理属性整合到经济学中，从而为技术发展模式提供了新的解释。进行了风险调整后的净现值评估。本文对世界各地类似项目的比较显示了对撞机项目发展的共同框架和模型。风险调整模型考虑了所研究技术的整合潜力。结合神经图谱所取得的成果和历史回顾得出结论。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
开发了Belle II实验的像素检测器和未来电子峰值线性线性撞机的辐射事件中的顶级夸克质量测量
Belle II实验的检测器和在未来电子峰值事件中的顶级夸克质量质量在其指导下在Colduscular Physics（混合中心瓦伦西亚大学和CSIC）的指导下进行。
NICA 对撞机透明自旋模式下质子和氘束极化运动学
TS 模式也可以不采用蛇形线来表示对应于整数自旋共振 γG = k 的离散能量值。这里 γ 是相对论因子，G 是旋磁比的异常部分。对于质子，这样的能量值数量为 25，能量步长为 0.523 GeV。对于氘核，只有一个点，总能量为 13.1 GeV。在理想的对撞机晶格中，自旋运动会退化：任何轨道位置的任何自旋方向都会在每次粒子转动时重复。这意味着 TS 模式下的自旋调谐为零，粒子处于 TS 共振状态。在这种情况下，自旋运动对磁场的微小扰动高度敏感，这些扰动与晶格缺陷以及回旋加速器和同步加速器粒子的振荡有关。在实际情况下，自旋简并被消除，因为极化沿着由对撞机晶格缺陷决定的未知方向变得稳定。极化控制由自旋导航器提供，自旋导航器是基于弱螺线管的设备，可在 SPD 相互作用点设置所需的极化方向。导航器对自旋的影响应大大超过小扰动场的影响 [4]。TS 模式下的极化控制方案如图 3 所示。两个对称放置在 SPD 周围的自旋导航器用于稳定 SPD 垂直平面上所需的极化方向（Ψ 是极化和粒子速度矢量之间的角度）[3]。
HE-LHC：高能大型强子对撞机未来环形对撞机概念设计报告第 4 卷
A. Abada33、M. Abbrescia118,258、S.S. AbdusSalam219、I. Abdyukhanov17、J. Abelleira Fernandez143、A. Abramov205、M. Aburaia285、A.O.Acar239，P.R.Adzic288，P. Agrawal80，J.A.Aguilar-Saavedra47、J.J. Aguilera-Verdugo 107、M. Aiba192、I. Aichinger65、G. Aielli135,273、A. Akay239、A. Akhundov46、H. Aksakal146、J.L.A.阿尔库313，德国 Fernandez65，Y. Alia65、S. Alioli127、N. Alipour Tehrani65、B.J. Allanach299，P.P. Allport291、M. Altinli63,113、W. Altmannshofer298、G. Ambrosio71、D. Amorim65、O. Amstutz162、L. Anderlini124,263、A. Andreazza128,267、M. Andreini65、A. Andriazza1616、C. Andris 。 ， 到。 Andronic346、M. Angelucci116、F. Antinori130,268、S.A. Antipov65、M. Antonelli116、M. Antonello 128,265、P. Antonioli119、S. Antusch287、F. Anulli134,272、L. Apolline、Apollini，A. 1971。 Apollonio65，D. Appelö302，R.B. Appleby303,313、A. Apyan71、A. Apyan1、A. Arbey337、A. Arbuzov18、G. Arduini65、V. Ari10、S. Arias67,311、N. Armesto 109、R. Arnaldi137,275、S.A.65 ，M.Arzeo65，S. Asai237、E.Aslanides32、R.W. Aßmann50、D. Astapovych229、M. Atanasov65、S. Atieh65、D. Attie40、B. Auchmann65、A. Audurier120,260、S. Aull65、S. Aumon65、S. Aune40、F. Avino65、G. Avrillaud84 ，G.艾丁174，A.阿扎托夫138,215、G.Azuelos242、P.Azzi130,268、O.Azzolini117、P.Azzurri133,216、N.Bacchetta130,268、E.Bacchiocchi267、H.Bachacou40、Y.W. Baek75、V. Baglin65、Y. Bai333、S. Baird65、M.J. Baker335、M.J. Baldwin168、A.H. Ball65、A. Ballarino65、S. Banerjee55、D.P. Barber50,318、D. Barducci138,215、P. Barjhoux3、D. Barna173、G.G. Barnafoldi173，M.J. Barnes65，A. Barr191，J. Barranco Garcia57，J. Barreiro Guimaraes da Costa98，W. Bartmann65，V. Baryshevsky96，E. Barzi71，S.A. Bass54，A. Bastian，267。 M. Bauer55、T. Baumgartner233、I. Bautista-Guzman16、C. Bayindir20,83、F. Beaudette33、F. Bedeschi133,216、M. Beguin65、I. Bellafont7、L. Bellagamba119,259、N. Bellegarde65、E.贝利134,209,272，E. Bellingeri44、F. Bellini65、G. Bellomo 128,267、S. Belomestnykh71、G. Bencivenni116、M. Benedict65、G. Bernardi33、J. Bernardi233、J. Bernet33,337、J.M. Bernhardt3, J. Bernini44, J. Berriaud40, A. Bertarelli65, S. Bertolucci119,259, M.I. 别兹诺索夫318，P. 视图 116，J.-L。 Bielert306，M. Biglietti136,274，G.M. Bilei132,271、B. Bilki307、J. Biscari7、F. Bishara50,191、O.R. 布兰科-加西亚116，F.R.德国 Fernandez65，Y.Alia65、S. Alioli127、N. Alipour Tehrani65、B.J.Allanach299，P.P.Allport291、M. Altinli63,113、W. Altmannshofer298、G. Ambrosio71、D. Amorim65、O. Amstutz162、L. Anderlini124,263、A. Andreazza128,267、M. Andreini65、A. Andriazza1616、C. Andris 。 ， 到。 Andronic346、M. Angelucci116、F. Antinori130,268、S.A. Antipov65、M. Antonelli116、M. Antonello 128,265、P. Antonioli119、S. Antusch287、F. Anulli134,272、L. Apolline、Apollini，A. 1971。 Apollonio65，D. Appelö302，R.B.Appleby303,313、A. Apyan71、A. Apyan1、A. Arbey337、A. Arbuzov18、G. Arduini65、V. Ari10、S. Arias67,311、N. Armesto 109、R. Arnaldi137,275、S.A.65 ，M.Arzeo65，S. Asai237、E.Aslanides32、R.W.Aßmann50、D. Astapovych229、M. Atanasov65、S. Atieh65、D. Attie40、B. Auchmann65、A. Audurier120,260、S. Aull65、S. Aumon65、S. Aune40、F. Avino65、G. Avrillaud84 ，G.艾丁174，A.阿扎托夫138,215、G.Azuelos242、P.Azzi130,268、O.Azzolini117、P.Azzurri133,216、N.Bacchetta130,268、E.Bacchiocchi267、H.Bachacou40、Y.W.Baek75、V. Baglin65、Y. Bai333、S. Baird65、M.J. Baker335、M.J. Baldwin168、A.H. Ball65、A. Ballarino65、S. Banerjee55、D.P.Barber50,318、D. Barducci138,215、P. Barjhoux3、D. Barna173、G.G.Barnafoldi173，M.J. Barnes65，A. Barr191，J. Barranco Garcia57，J. Barreiro Guimaraes da Costa98，W. Bartmann65，V. Baryshevsky96，E. Barzi71，S.A. Bass54，A. Bastian，267。 M. Bauer55、T. Baumgartner233、I. Bautista-Guzman16、C. Bayindir20,83、F. Beaudette33、F. Bedeschi133,216、M. Beguin65、I. Bellafont7、L. Bellagamba119,259、N. Bellegarde65、E.贝利134,209,272，E. Bellingeri44、F. Bellini65、G. Bellomo 128,267、S. Belomestnykh71、G. Bencivenni116、M. Benedict65、G. Bernardi33、J. Bernardi233、J. Bernet33,337、J.M.Bernhardt3, J. Bernini44, J. Berriaud40, A. Bertarelli65, S. Bertolucci119,259, M.I.别兹诺索夫318，P.视图 116，J.-L。 Bielert306，M. Biglietti136,274，G.M. Bilei132,271、B. Bilki307、J. Biscari7、F. Bishara50,191、O.R. 布兰科-加西亚116，F.R.视图 116，J.-L。Bielert306，M. Biglietti136,274，G.M.Bilei132,271、B. Bilki307、J. Biscari7、F. Bishara50,191、O.R.布兰科-加西亚116，F.R.Blanquez65、F. Blekman342、A. Blondel305、J. Blumlein50、T. Boccali133,216、R. Boels85、S.A. Bogacz238、A. Bogomyagkov24、O. Boine-Frankenheim229、M.J. Boland323、S. Bologna292、O. Bolukbasi113、M. Bomben33、S. Bondarenko18、M. Bonvini134,272、E. Boos222、B. Bordini65、F. Bordry65、G. Borghello65,276、L. Borgonovi119,259、S.博罗卡65，D. Bortoletto191，D。Boscherini119,259，M。Boscolo116，S。Boselli131,270，R.R。Bosley291、F. Bossu33、C. Botta65、L. Bottura65、R. Boughezal12、D. Boutin40、G. Bovone44、I. Bozovic Jelisavcic341、A. Bozbey239、C. Bozzi123,262、D. Bozzini65、V.布拉奇尼44，S. Braibant-Giacomelli119,259，J.Bramante194,201，
大型强子对撞机 / 唐·林肯
大型强子对撞机（LHC）是一种新的科学工具。工具（用于辅助观察和测量的仪器）的发明对科学的进步至关重要。尽管关于纯研究和应用研究的相对优点存在激烈的争论，但仪器对这两个分支都至关重要，是一座和谐的桥梁。在十九世纪末和二十世纪初，基础研究和应用研究的进步被用于创造更强大的工具。其中许多是为了舒适和娱乐而设计的，但它们用于增进对自然的理解引领了潮流。这真的很舒服：研究创造了新知识，这使得创造新仪器成为可能，这使得发现新知识成为可能。举个例子：伽利略在荷兰听说了他们的发明后，建造了许多望远镜。在一个令人震惊的周末，他将望远镜转向天空，发现了木星的四颗卫星！这让他确信地球确实在运动，正如哥白尼所推测的那样。望远镜的进化最终让人类能够测量出我们宇宙的浩瀚，宇宙中有数十亿个星系，每个星系都有数十亿个太阳。在更复杂的科学中，开发出了更强大的望远镜。与我们关于 LHC 的书相关的另一个例子是：电子的结构和特性是人们在了解世界如何运作的伟大探索中所能获得的最基本的东西。但其中许多特性使电子成为无数仪器中的重要组件。电子发出 X 射线用于医疗用途和确定生物分子的结构。电子束制造了示波器、电视机以及实验室、医院和家庭中数以百计的设备。一项令人印象深刻的技术使粒子加速器中的高能电子束得以控制。这些是在 20 世纪 30 年代发明的，可提供有关原子大小、形状和结构的精确数据。为了探测原子核，需要更高的能量，质子加速被添加到物理学家的工具箱中。