夸克与胶子喷注中非线性动力学起伏的对比研究

利用JETSET蒙特-卡洛产生器产生的电子-正电子对撞事件样本，用Durham算法挑选三喷注事件。寻找能区分夸克和胶子喷注的特征参量，建立以这些参量为输入的单隐层前馈式神经网络。用在蒙特-卡洛样本中进行粒子追踪得到的纯度高的喷注样本训练神经网络，建立起能在实验数据样本中判定夸克与胶子喷注达到较高纯度的网络。将所发展的方法首先用到蒙特-卡洛样本，得到纯度较高的夸克、胶子喷注样本。用不同的喷注参数y cut、y 23 和喷注的硬度h，研究快度y、横动量pt、方位角φ的一维饱和参量γ随这些参数变化的规律，分析它们在标志喷注性质中的作用，寻找对判定夸克、胶子喷注的性质最有效的参数。利用这些参数对夸克、胶子喷注内部的各向异性分形性质进行对比研究，探讨夸克与胶子在碎裂动力学上的差异。然后将所建立的方法运用于L3实验数据样本，用实验研究夸克与胶子碎裂动力学的差异，得到初步结果。