Эта статья может быть слишком технической для понимания большинства читателей . ( Июнь 2024 ) |
В физике элементарных частиц партонная модель — это модель адронов , таких как протоны и нейтроны , предложенная Ричардом Фейнманом . Она полезна для интерпретации каскадов излучения ( партонного ливня ), образующихся в результате процессов квантовой хромодинамики (КХД) и взаимодействий при столкновениях частиц высокой энергии.
Партонная модель была предложена Ричардом Фейнманом в 1969 году и первоначально использовалась для анализа столкновений адронов при высоких энергиях. [1] Она была применена к глубоконеупругому рассеянию электронов и протонов Джеймсом Бьёркеном и Эммануэлем Энтони Пашосом. [2] Позднее, с экспериментальным наблюдением масштабирования Бьёркена , подтверждением модели кварков и подтверждением асимптотической свободы в квантовой хромодинамике , партоны были сопоставлены с кварками и глюонами . Партонная модель остается оправданным приближением при высоких энергиях, и другие [ кто? ] расширили теорию [ как? ] на протяжении многих лет.
Мюррей Гелл-Манн предпочитал использовать термин «надувательство» для обозначения партонов. [3]
В 1994 году Леонард Сасскинд использовал партоны для моделирования голографии . [4]
Любой адрон (например, протон ) можно рассматривать как композицию ряда точечных составляющих, называемых «партонами».
Так же, как ускоренные электрические заряды испускают QED-излучение (фотоны), ускоренные цветные партоны будут испускать QCD-излучение в форме глюонов. В отличие от незаряженных фотонов, глюоны сами несут цветные заряды и, следовательно, могут испускать дальнейшее излучение, что приводит к партонным ливням. [5] [6] [7]
Адрон определяется в системе отсчета , где он имеет бесконечный импульс – допустимое приближение при высоких энергиях. Таким образом, движение партона замедляется замедлением времени , а распределение заряда адрона сжимается по закону Лоренца , поэтому входящие частицы будут рассеиваться «мгновенно и некогерентно». [ требуется цитата ]
Партоны определяются относительно физического масштаба (как это проверяется обратной величиной передачи импульса). [ необходимо разъяснение ] Например, кварковый партон на одном масштабе длины может оказаться суперпозицией состояния кваркового партона с кварковым партоном и глюонным партонным состоянием вместе с другими состояниями с большим количеством партонов на меньшем масштабе длины. Аналогично, глюонный партон на одном масштабе может разрешиться в суперпозицию состояния глюонного партона, глюонного партона и состояния кварк-антикварковых партонов и других многопартонных состояний. Из-за этого число партонов в адроне фактически увеличивается с передачей импульса. [8] При низких энергиях (т. е. больших масштабах длины) барион содержит три валентных партона (кварка), а мезон содержит два валентных партона (кварк и антикварковый партон). Однако при более высоких энергиях наблюдения показывают море партонов (невалентных партонов) в дополнение к валентным партонам. [9]
Функция распределения партонов (PDF) в так называемой коллинеарной факторизации определяется как плотность вероятности обнаружения частицы с определенной продольной долей импульса x при масштабе разрешения Q 2 . Из-за присущей непертурбативной природы партонов, которые не могут наблюдаться как свободные частицы, плотности партонов не могут быть рассчитаны с использованием пертурбативной КХД. Однако в КХД можно изучать изменение плотности партонов с масштабом разрешения, предоставляемым внешним зондом. Такой масштаб, например, предоставляется виртуальным фотоном с виртуальностью Q 2 или струей . Масштаб может быть рассчитан из энергии и импульса виртуального фотона или струи; чем больше импульс и энергия, тем меньше масштаб разрешения — это следствие принципа неопределенности Гейзенберга . Было обнаружено, что изменение плотности партонов с масштабом разрешения хорошо согласуется с экспериментом; [10] это важный тест КХД.
Функции распределения партонов получаются путем подгонки наблюдаемых к экспериментальным данным; их нельзя рассчитать с помощью пертурбативной КХД. Недавно было обнаружено, что их можно рассчитать непосредственно в решеточной КХД с помощью эффективной теории поля с большим импульсом. [11] [12]
Экспериментально определенные функции распределения партонов доступны в различных группах по всему миру. Основные неполяризованные наборы данных:
Библиотека LHAPDF [13] предоставляет унифицированный и простой в использовании интерфейс Fortran / C++ для всех основных наборов PDF.
Обобщенные партонные распределения (GPD) являются более поздним подходом к лучшему пониманию структуры адронов путем представления партонных распределений как функций большего количества переменных, таких как поперечный импульс и спин партона. [14] Их можно использовать для изучения спиновой структуры протона, в частности, правило сумм Джи связывает интеграл GPD с угловым моментом, переносимым кварками и глюонами. [15] Ранние названия включали «непрямые», «недиагональные» или «перекошенные» партонные распределения. Доступ к ним осуществляется через новый класс исключительных процессов, для которых все частицы обнаруживаются в конечном состоянии, таких как глубоко виртуальное комптоновское рассеяние. [16] Обычные функции партонного распределения восстанавливаются путем установки в ноль (прямой предел) дополнительных переменных в обобщенных партонных распределениях. Другие правила показывают, что электрический форм-фактор , магнитный форм-фактор или даже форм-факторы, связанные с тензором энергии-импульса, также включены в GPD. Полное трехмерное изображение партонов внутри адронов также можно получить с помощью GPD. [17]
Моделирование партонных ливней используется в вычислительной физике элементарных частиц либо для автоматического расчета взаимодействия частиц или распада или генераторов событий , чтобы калибровать и интерпретировать (и, таким образом, понимать) процессы в экспериментах на коллайдерах. [18] Они особенно важны в феноменологии большого адронного коллайдера (БАК), где они обычно исследуются с помощью моделирования Монте-Карло.
Масштаб, в котором партоны подвергаются адронизации, фиксируется программой Shower Monte Carlo. Обычные варианты Shower Monte Carlo — PYTHIA и HERWIG. [19] [20]
{{cite journal}}
: CS1 maint: безымянное периодическое издание ( ссылка ){{cite arXiv}}
: |last3=
имеет общее название ( помощь )В статье использованы материалы из Scholarpedia.
Использование внешних ссылок в этой статье может не соответствовать политике или рекомендациям Википедии . ( Июль 2020 г. ) |