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因为想要从数学上去缩小目标的出现能级实在太难了。
而且,标准模型已经预测了这种粒子或者现象的存在,单纯的去缩小一下的对撞能级区域对于研究人员来说并没有太多的意义。
或许这对于来说很有价值,毕竟能减少经费支出,但对于缩小研究区域的研究者来说没有什么价值,诺贝尔奖不会因为这份工作颁发给你,它只会发给提出理论的人。
一项很难,却又没法给研究者带来很大价值的工作,是没什么人会去做的。
反正粒子对撞机就在脚下,一个能级没有发现的东西,去下一个能级搜索就好了。LHC的经费并不需要他们去忧愁,没必要在这上面死磕。
在2012年发现希格斯玻色子后,欧洲核子研究中心进一步展开了对希格斯玻色子的研究。
因为从理论上来说,希格斯粒子是基本粒子质量的起源,同时也可能是暗物质质量的起源。
所以它可能是通往暗物质世界的一个‘窗口’。
因此深入研究希格斯玻色子的性质对揭示新相互作用力的本质、理解电弱对称性破缺机制和宇宙早期演化有着深远的意义。
在LHC重启后,这类的研究就没有停止过。
可令人遗憾是,截止到现在,仍然仅仅观测到了标准模型中预测的不到30%的希格斯玻色子衰变。
其中就包括了2015年观测到希格斯与第三代轻子(陶子t)的汤川耦合现象。
但这仅仅只是标准模型预测中的一部分。
剩下的可能衰变仍然难以捉摸,没人能从里面找到痕迹。
而希格斯与第三代重夸克(顶夸克t和底夸克b)的汤川耦合就是标准模型预测中的一种衰变。
它能与第三代重夸克进行汤川耦合,赋予一部分粒子质量。
而这部分粒子,可能就是构成我们日常生活中常见物质的原料,比如铁、铜、镍、金、银等各种金属。
但截止到目前为止,的对撞机LHC还未能从对撞实验中找到它衰变和耦合的痕迹。
目前观察这种衰变模式并测量其速率,是通过汤川相互作用来确定或不确定费米子质量生成的。
可在对撞实验中,各类探测设备,比如ATLAS超环面仪器实验探测器能观测到的,不仅仅有粒子对撞数据,还有更多的背景波动、嘈杂信号、其他信号等等。
这些东西占据了整体对撞数据的绝对大头。
按照以为的对撞数据来看,有用的数据在这些废物数据中的占比仅仅只有三百万之一。
要从这么夸张的占比中分析出有用的数据,就不得不提的超级计算机与全球计算网格,以及粒子物理学家为分析这些数据编写的计算机代码上了。
LHC在2015年重启时,加倍的碰撞率将每年产生大约30PB的数据,几乎相当于每秒产生1GB的数据。
为了分析和处理这么庞大的数据,如今的粒子物理学家将大部分时间用在了编写计算机代码上。
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