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神经元网络在τ→ρVτ极化分析中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在LEP/L3的τ→ρVτ极化物理分析中,用人工神经元网络法选择事例,获得了比较高的选择效率.详细研究表明,网络本身不会引入明显的系统偏差.使用在Z0能区采集到的8977个τ+τ-对事例,得到τ→ρVτ道的极化率Pτ=-0.129±0.050±0.050.本文介绍在这一工作中使用的神经网络训练方法和技巧. 相似文献
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在LHCpp对撞机上通过H→ZZ(WW)→llvv道寻找重Higgs粒子的主要困难在于,该反应道具有大的丢失能量,用传统方法无法重建它的不变质量,其存在只能由pT或mT分布的宽Jacobi峰显现。这里作为基于蒙特卡罗模拟的唯象性研究,设计了一个前馈式神经元网络,用以重建Higgs粒子的不变质量,不仅得到了正确的MH质量峰值及比较好的宽度,并同时具有抗本底事例干扰能力,可应用于实验的共振态新粒子寻找及粒子质量的精确测量。 相似文献
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The D^0-D^0 mixing at Belle in different modes with corresponding methods is reported in this paper, there is a clear evidence for non-zero y D^0 mixing parameter, and the measurement of D^0 mixing parameter x is still a challenge. CP violation in the decays is not observed. Branching fractions of other charm decays are presented. 相似文献
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根据现有的关于(ΩΩ)0+的生成截面的理论计算, 利用HIJING事例产生器研究
了s nn=200GeV下Au-Au中心碰撞中(ΩΩ)0+和NΩ022产生过程, 分别对(ΩΩ)0+的电磁作用产生过程和两步产生过程中的第一步过程进行了(ΩΩ)0+产率的计算, 给出了(ΩΩ)0+产额的上限. 对于电磁作用过程, 其产率为(1.097±0.293)×10-10. 同时我们也对(NΩ)022进行了初步的模拟, 初步给出了它的产率为(0.894±0.005)×10-4. 相似文献
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北京谱仪Ⅱ经过1995年升级后,其TOF系统对Bhabha事例的电子时间分辨率是180ps[1],相对北京谱仪Ⅰ的330ps有了很大的改进.随着硬件性能的提高,其相应的软件系统(包括刻度,重建),特别是蒙特卡罗模拟,也必须作相应的改进.本文利用北京谱仪Ⅱ已获取的5000万J/ψ数据,对飞行时间计数器的时间分辨率进行认真的研究,通过比较现有的模拟数据和真实数据的结果,对飞行时间计数器的模拟进行改进,最后给出改进后的模拟数据和真实数据的比较结果,两者符合得很好. 相似文献