大型强子对撞机观测到了顶夸克及其反粒子之间的量子纠缠

大型强子对撞机观测到了顶夸克及其反粒子之间的量子纠缠 粒子物理学中的量子纠缠最近,在安东-蔡林格(Anton Zeilinger)和他的团队首次确证两个光子之间存在纠缠的二十年后,ATLAS 和 CMS 实验报告说,在大型强子对撞机上观测到了同时静止产生的顶夸克及其反粒子之间的量子纠缠。确认最重的基本粒子顶夸克之间的量子纠缠为探索我们世界的量子本质开辟了一条新途径,其能量远远超出了量子光学等领域所能达到的水平。同时,大型强子对撞机上顶夸克对的巨大产生率提供了顶夸克的巨大数据样本,为这些研究提供了独一无二的机会。顶级夸克和反粒子之间的量子纠缠在大型强子对撞机上得到证实,标志着高能量子物理学在大量数据和先进分析方法的支持下取得了重大进展。来源:欧洲核子研究中心爱因斯坦对量子力学的挑战在量子力学中,如果我们知道其中一个粒子在测量另一个粒子时的状态,那么这两个粒子就是纠缠的。即使这两个最初纠缠在一起的粒子在测量前彼此相距很远,情况也是如此。这就是爱因斯坦所说的"超距作用":虽然信息的传播速度不可能超过光速,但在对第一个粒子进行测量时,第二个粒子保证会立即处于相应的状态。1934 年,爱因斯坦和他的合作者提出了一个思想实验,他们认为这个实验揭示了量子力学的不一致性。为了解决这个悖论,他们提出,我们对纠缠的描述是不完整的,系统中还有其他我们无法通过实验获得的量在起作用。那么,纠缠就是我们对这些隐藏变量一无所知的结果。测量纠缠的先进技术在一项新的测量中,CMS 合作小组首次研究了以极快的速度同时产生的顶夸克和顶反夸克的自旋纠缠。因此,这两个粒子在衰变之前相距甚远,也就是说,它们之间的距离大于以光速传输的信息所能覆盖的距离。夸克和反夸克自旋之间的相关性是通过观察它们衰变产物的角度分布来测量的。分析中采用了最先进的机器学习方法,以正确分配顶(反)夸克衰变产物,并改进系统不确定性的建模。图 1 显示了在两个不同运动学区域观察到的纠缠程度,以参数ΔE 为特征。图 1:在两个运动学区域观察到的以ΔE 为特征的纠缠水平。图中显示了测量结果(点)及其不确定性,并与 SM 预测值(红线)进行了比较。水平蓝线对应于夸克和反夸克之间以光速交换信息所能解释的最大纠缠度ΔE临界值。第一个分段对应于产生的横动量小于 50 GeV 的顶夸克,而在最后一个分段中,顶夸克对具有很高的不变质量,即相互之间的运动速度很大。在这两个运动学区域测得的ΔE 都大于 1,证实了两个粒子之间的纠缠。特别是在第二个分区,顶夸克-反夸克对的相对速度非常大,只有 10%的情况下它们才有机会进行交流。在这里,纠缠度明显高于ΔE临界值,而ΔE临界值是在光速下通过隐藏变量进行信息交流所能解释的纠缠度。因此,测量结果表明,在已知最重的粒子之间确实存在"超距作用"。资料来源:欧洲核子研究中心编译自/citechdaily ... PC版: 手机版:

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AI帮助大型强子对撞机在探测新粒子方面取得突破 ATLAS 和 CMS 协作小组正在使用最先进的机器学习技术来搜索可能预示着新物理学的奇异对撞。图片来源:S Sioni/CMS-PHO-EVENTS-2021-004-2/M Rayner大型强子对撞机(LHC)实验的主要目标之一是寻找新粒子的迹象,这可以解释物理学中的许多未解之谜。通常情况下,寻找新物理学的目的是以理论预测为指导,一次寻找一种特定类型的新粒子。但是,寻找未预测到的、意想不到的新粒子呢?对物理学家来说,在不清楚要寻找什么的情况下筛选大型强子对撞机实验中发生的数十亿次对撞是一项艰巨的任务。因此,ATLAS 和 CMS 协作小组让人工智能(AI)简化了这一过程,而不是梳理数据和寻找异常。在3月26日举行的莫里翁德 会议(Rencontres de Moriond )上,来自CMS合作项目的物理学家们展示了利用各种机器学习技术搜索成对"喷流"所获得的最新成果。这些喷流是源自强相互作用夸克和胶子的粒子的准直喷流。它们特别难以分析,但可能隐藏着新的物理学。被人工智能算法确定为高度异常、因此可能来自新粒子的 CMS 事件之一的事件显示。资料来源:CMS 协作ATLAS 和 CMS 的研究人员在搜索喷流时使用了多种策略来训练人工智能算法。通过研究其复杂能量特征的形状,科学家们可以确定是什么粒子产生了喷流。利用真实的碰撞数据,这两个实验的物理学家正在训练他们的人工智能,以识别源自已知粒子的喷流的特征。然后,人工智能能够区分这些喷流和非典型喷流特征,后者可能预示着新的相互作用。这将在数据集中显示为非典型喷流的累积。另一种方法是指示人工智能算法考虑整个碰撞事件,并在检测到的不同粒子中寻找异常特征。这些异常特征可能预示着新粒子的存在。2023 年7 月,ATLAS 发布的一篇论文展示了这一技术,这是在大型强子对撞机结果中首次使用无监督机器学习技术。在 CMS,一种不同的方法是物理学家创建潜在新信号的模拟示例,然后让人工智能识别真实数据中与常规喷流不同但与模拟相似的碰撞。在 CMS 公布的最新结果中,每种人工智能训练方法对不同类型的新粒子表现出不同的敏感性,没有一种算法被证明是最好的。CMS 团队能够限制产生异常喷流的几种不同类型粒子的产生率。他们还能够证明,与传统技术相比,人工智能主导的算法大大提高了对各种粒子特征的灵敏度。这些结果表明,机器学习正在彻底改变对新物理学的探索。CMS分析团队的奥兹-阿姆拉姆(Oz Amram)说:"我们已经有了进一步改进算法的想法,并将其应用于数据的不同部分,以搜索多种粒子。"编译自/ScitechDaily ... PC版: 手机版:

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