BESⅢ发现Λ超子横向极化并精确测量其衰变参数

2019 年 5 月 7 日 中科院高能所

5月6日,英国《自然·物理》杂志发表了北京谱仪Ⅲ合作组(BESⅢ合作组)发现正负电子对撞中兰布达超子(Λ超子)存在横向极化,以及利用这个发现对Λ超子衰变非对称参数和对物质、反物质不对称性来源的高灵敏度的探测结果。


超子,或称奇异重子,是含奇异夸克的重子。Λ超子是质量最小的超子,最早于20世纪40年代末在宇宙线实验中被发现,因质量比核子重而得名。1956年,李政道和杨振宁提出弱作用中宇称不守恒,建议通过研究超子的衰变检验他们的想法。


1957年,吴健雄领导的实验团队在钴-60原子核衰变中,观测到出射电子分布的不对称性。在随后的几个月,有多个实验团队在Λ→pπ-中也观测到质子角分布的不对称性,证实了弱衰变中宇称不守恒。1957年,李政道与杨振宁因发现弱作用中宇称不守恒而获得诺贝尔物理学奖。


随着宇称破坏的观念被证实,人们开始怀疑物质世界其他分立对称性的不变性。直到现在,寻找电荷共轭(C)和宇称(P)联合变换的破坏机制(CP破坏),仍然是理解我们生活的物质世界正反物质不对称谜题的重大课题。


Λ超子和反Λ超子的衰变,是寻找CP破坏的一个重要场所。如果CP变换是守恒的,那么Λ超子和它的反超子的衰变参数,绝对值大小相等,符号相反,它们的衰变参数之和为零。实验上非零的测量结果意味着CP破坏。


BESⅢ合作组利用13亿J/ψ事例,挑选出43万J/ψ→ΛΛ-bar→(pπ-)(p-bar π+)衰变事例(如图1所示)。实验利用Λ超子和它的反超子形成的自旋纠缠系统,通过角分布分析,首次观测到显著的超子横向极化,最大极化度达到25%(见图2)。BESⅢ对Λ超子的衰变参数测量结果为0.750±0.010,反超子的衰变参数为-0.758±0.012, 在3%的灵敏度下确认超子衰变中不存在CP破坏。


BESⅢ测量把Λ超子和反超子的衰变参数精度提高到1.3%,这是目前世界上最精确的结果。值得注意的是,Λ超子目前的世界平均值比BESⅢ的测量小超过5倍标准偏差,表明在过去40多年的时间里,Λ超子的衰变参数在使用中一直被低估了17%。这个测量结果,作为其他实验测量的输入,将刷新大批其他超子和粲重子衰变参数的世界平均值。


目前,BESⅢ采集了共100亿J/ψ事例,是上述测量所用数据的8倍。合作组正在对其他超子的极化作系统研究,寻找超子衰变中可能存在的CP破坏效应。


图 1. 正负电子对撞机上,J/ψ的产生以及衰变J/ψ→ΛΛ-bar→(pπ-)(p-barπ+)示意图


 图 2. Λ超子的横向极化随极角θΛ的分布

附论文原文链接: Polarization and entanglement in baryon–antibaryon pair production in electron–positron annihilation


链接1: https://www.nature.com/articles/s41567-019-0494-8 

链接2: https://rdcu.be/bAxPR 


登录查看更多
0

相关内容

这是第25届年度会议,讨论有约束计算的所有方面,包括理论、算法、环境、语言、模型、系统和应用,如决策、资源分配、调度、配置和规划。为了纪念25周年,吉恩·弗洛伊德创作了一本“虚拟卷”来庆祝这个系列会议。信息可以在这里找到。约束编程协会有本系列中以前的会议列表。CP 2019计划将包括展示关于约束技术的高质量科学论文。除了通常的技术轨道外,CP 2019年会议还将有主题轨道。每个赛道都有一个专门的小组委员会,以确保有能力的评审员将审查这些领域的人提交的论文。 官网链接:https://cp2019.a4cp.org/index.html
【UCLA】基于深度神经网络的工业大模型预测控制,36页ppt
最新《机器学习理论初探》概述
专知会员服务
44+阅读 · 2020年5月19日
【CVPR2020】图神经网络中的几何原理连接
专知会员服务
56+阅读 · 2020年4月8日
【Google】利用AUTOML实现加速感知神经网络设计
专知会员服务
29+阅读 · 2020年3月5日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
【干货51页PPT】深度学习理论理解探索
专知会员服务
61+阅读 · 2019年12月24日
吴恩达团队:神经网络如何正确初始化?
AI100
10+阅读 · 2019年5月15日
神经网络中的权重初始化一览:从基础到Kaiming
大数据文摘
12+阅读 · 2019年4月18日
【泡泡读者来稿】VINS 论文推导及代码解析(三)
泡泡机器人SLAM
30+阅读 · 2019年3月16日
【泡泡读者来稿】VINS 论文推导及代码解析(二)
泡泡机器人SLAM
32+阅读 · 2019年3月5日
【泡泡一分钟】动态环境下的高效长时间建图
泡泡机器人SLAM
6+阅读 · 2019年2月1日
150个摄影测量与遥感术语
无人机
6+阅读 · 2018年4月22日
用 Python 和 OpenCV 来测量相机到目标的距离
炼数成金订阅号
5+阅读 · 2018年1月16日
【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月7日
Arxiv
7+阅读 · 2018年2月26日
VIP会员
相关VIP内容
【UCLA】基于深度神经网络的工业大模型预测控制,36页ppt
最新《机器学习理论初探》概述
专知会员服务
44+阅读 · 2020年5月19日
【CVPR2020】图神经网络中的几何原理连接
专知会员服务
56+阅读 · 2020年4月8日
【Google】利用AUTOML实现加速感知神经网络设计
专知会员服务
29+阅读 · 2020年3月5日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
【干货51页PPT】深度学习理论理解探索
专知会员服务
61+阅读 · 2019年12月24日
相关资讯
吴恩达团队:神经网络如何正确初始化?
AI100
10+阅读 · 2019年5月15日
神经网络中的权重初始化一览:从基础到Kaiming
大数据文摘
12+阅读 · 2019年4月18日
【泡泡读者来稿】VINS 论文推导及代码解析(三)
泡泡机器人SLAM
30+阅读 · 2019年3月16日
【泡泡读者来稿】VINS 论文推导及代码解析(二)
泡泡机器人SLAM
32+阅读 · 2019年3月5日
【泡泡一分钟】动态环境下的高效长时间建图
泡泡机器人SLAM
6+阅读 · 2019年2月1日
150个摄影测量与遥感术语
无人机
6+阅读 · 2018年4月22日
用 Python 和 OpenCV 来测量相机到目标的距离
炼数成金订阅号
5+阅读 · 2018年1月16日
【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员