【摘 要】
:
量子色动力学(Quantum Chromodynamics,QCD)是描述夸克和胶子(部分子)之间强相互作用的规范理论。在电动力学中当一个带电粒子做加速运动时,粒子将产生电磁辐射,即:辐射量子电动力学的传播子-光子。类比到高能碰撞中,当我们加速两个核发生碰撞,由于核内部具有色荷,色荷会辐射量子色动力学的传播子-胶子。因此在高能极限下(或者小x极限下),强子内部的部分子数目会迅速增加,而胶子合并过程
论文部分内容阅读
量子色动力学(Quantum Chromodynamics,QCD)是描述夸克和胶子(部分子)之间强相互作用的规范理论。在电动力学中当一个带电粒子做加速运动时,粒子将产生电磁辐射,即:辐射量子电动力学的传播子-光子。类比到高能碰撞中,当我们加速两个核发生碰撞,由于核内部具有色荷,色荷会辐射量子色动力学的传播子-胶子。因此在高能极限下(或者小x极限下),强子内部的部分子数目会迅速增加,而胶子合并过程又会阻止胶子数目进一步增加,最终会导致核内部的胶子数目达到饱和进而形成一种高密度的胶子凝聚态,称为色玻璃凝聚(Color Glass Condensate,CGC)。描述强子内部胶子饱和状态的理论为CGC有效场论(Effective Field Theory,EFT)。目前相对论重离子对撞机(Relativistic Heavy Ion Collider,RHIC)和大型强子对撞机(Large Hadron Collider,LHC)上进行的质子(氘核)-重核(p/d-A)碰撞实验,其主要目的之一就是探索和寻找胶子饱和相关的实验证据。未来,在电子-重离子对撞机(EIC)上人们将进一步寻找胶子饱和的直接证据。理论上,CGC EFT能够对高能极限下的胶子饱和现象进行很好的描述。通过研究高能极限下的胶子饱和现象,可以使我们深入了解重离子碰撞初期阶段夸克和胶子相互作用的机制及性质。本学位论文首先在CGC EFT框架下研究了脊状关联的快度窗口依赖性,接着给出了有限相空间中CGC理论计算两粒子二维关联的归一化方案以及方位角关联中的精细结构。在CGC EFT框架下,我们计算了pp碰撞7 TeV能量下的两胶子二维关联,发现当快度窗口增加时,快度和方位角方向上的脊状关联增强。这表明CGCEFT中纵向和横向脊状关联对纵向快度窗口存在依赖性。大快度窗口中,脊状关联增强是由于CGC理论框架中源胶子贡献的强关联所致。这为实验在不同快度窗口观察脊状关联,检验CGC理论奠定了理论基础。在有限相空间中,我们指出两粒子二维关联的背景是两个独立的单粒子谱在其对应的相空间中的卷积。利用这个背景归一化,我们在CGC EFT框架下计算了 7 TeV能量下两胶子二维关联,其结果比先前研究者采用的参数化方案更好的描述了实验观察到的赝快度方向的脊状关联结构,其方位角投影也重现了共线产生导致的双峰特征。我们将该归一化方案也应用到了更高能量下(13 TeV)的两粒子二维关联上,我们看到该归一化方案也很好的重现了实验上观察到的脊状关联结构。此外CGC理论计算的脊状关联结构显示出和实验结果一致的弱能量依赖性。最后,我们利用CGC理论计算了 pp碰撞7 TeV能量下的两胶子方位角关联,发现除了在△Φ=0(△Φ表示两胶子方位角间隔)和π处存在两个由共线产生导致的峰以外,方位角关联还显示出精细结构,即:在这两个主峰之间还有凸起或双肩结构。精细结构的位置与质子的饱和动量(Qsp)有关,出现在2Qsp=1.8 GeV/c左右的横向动量处。这为实验从方位角关联上检验CGC理论提供了可能。
其他文献
组成这个物质世界的基本粒子是什么?这些基本粒子之间的相互作用又有怎么样的特性?这是人类在几千年来探索宇宙奥秘的过程中一直孜孜不倦地研究的两个基本问题。早在公元前6世纪~5世纪,古希腊哲学家流西普斯、德谟克里特斯和伊比鸠鲁等人建立了“原子论”,就提出物质是由基本粒子组成的猜测。但直到1897年,英国物理学家约瑟夫·汤姆孙通过对阴极射线的磁偏转与质荷比的研究,人类才第一次发现基本粒子——电子。在之后的
控制国土空间开发强度,调整国土空间结构,实现绿色经济发展成为生态文明思想和高质量发展新理念指导下构建新发展格局的战略任务和重要路径。国土空间开发强度与绿色经济发展水平之间的互动影响及其相互关系成为当前深化改革,促进社会经济可持续发展的特点问题。如何更加深刻认识国土空间开发强度与绿色经济发展水平的内在作用规律,促进两者有效融合以应对新形势和新调整,具有重要意义。因此,本文基于已有研究,从耦合协调视角
神经元是神经系统的基本结构和功能单位之一,计算神经学是利用非线性方法和计算机模拟在不同水平上对神经系统进行模拟和研究的学科,是当前神经生理学研究的国际前沿之一。神经元之间的协同作用不可避免地会受到神经元细胞周围的化学、生物和物理环境的影响。研究这些影响对神经元系统中不同类型信号的传播、检测以及能量编码问题具有十分重要的意义。本论文考虑不同刺激信号、噪声、电磁效应、耦合方式和网络结构等的作用下,分别
近些年来,随着物联网、云计算等技术在无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中广泛的应用,WSNs被认为是具有改变世界潜力的技术。然而WSNs的生存周期以及网络性能一直受到传感器节点能量限制的约束。为了解决传统WSNs能量约束的问题,能量获取无线传感器网络(Energy Harvesting Wireless SensorNetwork,EH-WSN)随着能量采集技
在相对论重离子碰撞中,集体流是夸克胶子等离子体(QGP)形成的一个非常重要的证据。径向流和椭圆流是其中研究比较广泛的两类。其中椭圆流反映了多重数方位角分布的各向异性,并且提供了初始条件和系统性质的信息。我们知道,非对心碰撞中系统初始几何不对称不仅导致了多重数密度分布的各向异性,同样也导致了运动学径向扩展。而径向扩展和椭圆流的相互作用导致了低横动量区域的微分椭圆流呈现按质量排序的规律,即质量大的粒子
为了支持高能物理实验的深入研究,欧洲核子中心(CERN)计划于2025年开展大型强子对撞机LHC向高亮度LHC的重大升级工作。高亮度LHC的预期目标包括延长运行寿命、质子束团对撞能量达到14 TeV、瞬时亮度提升至7.5 × 1034 cm-2s-1,且积分亮度增加10倍。LHC升级对CMS探测器提出了很多全新的要求,其中包括安装一种新型的最小电离粒子时间探测器。它由桶形和端盖两部分构成,将分别放
机器学习(Machine learning,ML)已经被广泛用于研究各类复杂系统,包括经典相变、量子相变以及拓扑相变等多体问题。得益于不断更新的算法以及硬件算力的提升,在统计物理中,最先进的机器学习技术能够处理大数量级的数据集,其对于识别相变有很优秀的表现能力。ML方法能够识别物质的相,对于不同位型的数据进行聚类、分类、抽取临界值以及通过物理手段获得相关临界指数。本论文主要运用机器学习中的监督、无
量子色动力学(QCD)是目前研究强相互作用物质的主要理论,它很好地描述了胶子和夸克的动力学。我们知道,QCD具有两个重要的特征:第一是渐进自由,即在短距离或高能量情况下夸克和胶子的相互作用较弱,可以看作自由粒子;第二是色禁闭,即随着距离增大或能量的减小,相互作用变强,夸克之间通过胶子被束缚在核子中,此时的自由度是色中性的强子。有了这些性质,理论预言QCD物质随着温度或密度的增大会经历一个相变,即从
为了进一步研究希格斯玻色子,在高能量前沿寻找新的物理突破口,我国科学家在2012年9月提出了建造下一代环形正负电子对撞机(CEPC)并在后期将其改造成高能质子对撞机(SPPC)的计划。CEPC面临的其中一项研究难点是构建顶点探测器(最内层的径迹探测器),用于实现出色的位置分辨,快速的读出和低物质量。为了精确测量希格斯玻色子的性质,它的空间分辨率必须小于5 μm。然而由瑞士大型强子对撞机(LHC)上
随着Higgs粒子的发现,大型强子对撞机(LHC)上的两大通用探测器ATLAS和CMS实现了其设计目标,为了更精确测量Higgs粒子属性和探索新物理,物理学家提出HL-LHC升级计划。该计划对瞬时亮度的要求高达5×1034cm-2s-1,同时堆积数也达每25ns对撞周期内产生140个堆积事例,强辐照和高堆积数对CMS探测器提出了更加严峻的挑战。CMS计划在LS3(2023-2025)期间进行Pha