第七百八十六章:CERN、强电耦合5sigma的置信度!-《大国院士》


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    十七万亿电子伏特的碰撞实验完美成功,验证两年半以来从科研人员、到工程师、再到学者、工人、政府人员.无数人为此奋斗付出的艰辛和努力。

    对于任何一个国家,乃至全世界来说,crhpc环形超强粒子对撞机都可谓是一件‘重器’。

    它是人类科学智慧的结晶,是物理学界最璀璨夺目的那一顶王冠,更是指引未来发展的方向与希望所在。

    首轮十七万亿电子伏特的碰撞实验顺利完成后,针对强电统一理论中最关键的强电对称破缺的耦合常数数据信号搜索工作也紧随其后开始了。

    在主管道储流环上,位于东方和东南方角落的‘大型常规超导环场探测器’和‘动能量轨迹追踪探测器’开始了联手对强电对称破缺的耦合常数信号的捕捉工作。

    高亮度lh-lhc那边已经公开了3sigma数据信号置信度,这在很大程度验证了强电统一理论的正确性。

    剩下的,自然是看谁率先完成5sigma置信度了。

    对于理论物理学界来说,最终的成果才是决定一切的关键。

    至于在那之前,到底有多少阶段性的成果,那并不是很重要。

    只有真正的决定性和验证性的工作,才能够决定这一份理论是否正确。

    十七万亿电子伏特的碰撞实验完美成功,crhpc环形超强粒子对撞机的验收工作稳步有序的进行着。

    对撞机主管道储能环内,数以万计的粒子团中蕴含了数以亿计的粒子在真空管道中以近乎光速的速度不断的飞驰着,而且还在被外围的超导材料所形成的强大磁场不断的提升着。

    每一束粒子团中蕴含着的能级在不断的提升,逐渐的朝着百tev这一巨大的门槛提升着。

    针对强电统一理论的验证工作虽然已经开始,但对于正处于验收周期中的crhpc对撞机来说,它当前的工作依旧是进行各种调试和测试工作。

    对强电对称破缺的耦合常数信号的捕捉工作已经只不过是顺带的。

    另外值得一提的是,在两天前,林风和北大、国家核物理研究实验室共同提交的对‘质子的反常磁矩精确测量实验和陶子的观测实验’最终在三方的共同商议之后决定暂时停止,等后续再来进行。

    原因很简单,无论是林风也好,还是北大的物院,亦或者是国家核物理研究实验室的团队,都不愿意错过强电统一理论的验证工作。

    哪怕是所有人在这份工作中都是只是一颗螺丝钉,也不愿意错过。

    毕竟这可是真正一整个世纪都难得遇到一次的丰功伟绩,哪怕是在里面打螺丝,出去后也可以引以为傲。

    以后退休了和其他的老头吹牛逼,一句:“想当年,强电统一理论还是我亲自验证的”

    就如同当年参加了可控核聚变工程的学者、工程师、乃至工人一样。

    这份成绩,无论放到哪里,都会被敬为上宾,可以说是能够横着走了。

    针对强电统一理论的验证实验进行了两次,收到了两批实验数据后,crhpc对撞机的能级就开始了不断的提升,朝着百tev的对撞能级不断飙升。

    而收获到两批原始数据后,针对强电对称破缺的耦合常数信号的原始数据分析工作也有条不紊的展开了。

    徐川亲自参与进了这份工作中,通过‘大型常规超导环场探测器’和‘动能量轨迹追踪探测器’捕捉到原始数据率先对在超算中进行着预处理和清洗。

    这两台探测器都是通用型的探测设备,由多层结构组成,每层次探测器都是为了寻找特定的性质或粒子的特定类型而设计的。

    即设计目标是尽量广泛地侦测各种可能发生的信号,而不是寻找某一种单独的粒子或现象。

    这样一来,不论新物理是以何种的物理过程或是有任何新的粒子产生出来,通用型的探测器都要能够侦测到并且量测其物理性质。

    比如它的跟踪装置,是通过揭示粒子的运动轨迹来完成的。

    例如‘介子’,它是粒子的一种,它很少与物质发生相互作用,介子腔——专门用于探测介子的跟踪装置——通常构成探测器的最外层。

    而相对比之下,其他大多数设备则不会让粒子轨迹直接可见,而是记录粒子穿过设备时触发的微小电信号,然后在一个计算机程序重新构建所记录的轨迹模式。

    亦或者对粒子进行不同种类鉴别的‘粒子鉴别探测器’。

    它可以通过了跟踪装置和量热计,检测粒子的电量轨迹和能量,来确定粒子的类型。

    通过这些精妙绝伦的仪器和设备,才能够捕捉到高能粒子在碰撞时形成的轨迹与能量,才能够将那原本无法用肉眼所捕捉的微观世界呈现在所有人的面前。

    当然,这仅仅是第一步而已。

    在高能粒子对撞的数据捕捉后,还需要对数据进行校验和修正,删除无效或错误的数据点,以确保数据的准确性和可靠性。

    随后,这些数据将被转换为可以进行进一步分析的形式。

    例如将原始的模拟信号转化为物理量测量结果,通过各种方式进行分类等等。

    而在数据预处理完成后,这些规划好的对撞数据将使用多种分析方法对数据进行深入研究。
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