PP物理模拟及神经元网络法应用研究

成功地安装调试和运行了PP物理模拟程序包ISAJET和PYTHIA。用神经元网络法研究中等质量（95-150GeV）希格斯粒子的识别和质量重建，主要对H→C+C-道的事例识别和重建。对这类具有大丢失能量的共振态粒子的不变质量重建得到了良好的效果。对大质量区（185-550GeV）希格斯粒子的衰变道H→W+W-（ZZ）→lluu的情况进行了研究。针对衰变道的特点，利用Pr和Mt的分布用神经元网络法成功地重建了希格斯粒子的质量。将神经元网络应用于北京谱仪的粒子识别，对e 、π、μ的识别效率和误判率均好于常规方法。对不同的网络方法为BP和LYQ网络方法以北京谱仪的具体应用实例进行了比较。认为这种情况下BP法有较好的效果。