妙书斋>黑客小说>大国院士少一尾的九尾猫>第一百五十九章:失败是成功之母
  对于徐川的加入,陈正平毫无疑问是欢迎的。

  目前他们的研究,无论是南大也好,还是澳大,亦或者是左治亚理工学院,研究进度都陷入了僵局。

  三所高校都无法从对撞实验数据中找到希格斯与第三代重夸克(顶夸克t和底夸克b)的汤川耦合现象。

  留给他们的时间不多了,如果在限定的时间内无法有所发现的话,这部分的数据将会全面公开,由所有的物理学家一起进行研究。

  但希格斯与第三代重夸克(顶夸克t和底夸克b)的汤川耦合现象可以说是注定会发现的。

  毕竟希格斯与第三代轻夸克粒子(陶子t)的汤川耦合现象在去年就已经被发现了。

  这证实了希格斯机制的正确性。

  而在这个机制下,希格斯与第三代重夸克(顶夸克t和底夸克b)的汤川耦合现象是注定会发现的。

  现在就看谁能先从对撞实验数据中找到宝贵的线索或者证据了。

  这是一份注定会被摘取到的成果,如果就这样错过了,恐怕谁都会不甘心。

  但没有人知道,到底在哪一个对撞能级中会出现希格斯与第三代重夸克(顶夸克t和底夸克b)的汤川耦合现象。

  如果能有一个数学能力出众的研究者帮助他们分析一下今年的对撞数据,即便是没能从今年实验数据中找到线索,也能排除掉一个能级可能性。

  或者,找到些其他的东西,比如找出希格斯玻色子最有可能衰变的区域。

  这对于下次再申请实验数据有着不小的帮助。

  至少会看在这次的数据分析上,将他们的能力考虑进去。

  毕竟也不是公益性的组织,尽管他们的经费来源于遍布全世界的成员国,但拿了经费总归是要做事的。

  有能力或者能迅速做出成果的团队,自然会被优先考虑。

  南大这次能从其他竞争对手的手中拿到实验数据分析权,离不开近些年华国的科研工作人员在做出的成绩。

  特别是希格斯与第三代轻子(陶子τ)的汤川耦合现象,以及四夸克粒子,五夸克粒子的发现这些华国深入参与的成果,为他们争取了不少的筹码。

  否则在这个以西方国家为主的科研组织中,南大还真不一定能申请到这次的科研实验。

  ......

  对于徐川而言,他加入导师陈正平团队的目的并不是为了寻找希格斯与第三代重夸克(顶夸克t和底夸克b)的汤川耦合现象。

  对于今年这场研究,他其实已经提前知道了结局。

  这是场大概率会失败的实验研究。

  因为希格斯与第三代重夸克(顶夸克t和底夸克b)的汤川耦合现象的发现,是在2018年。

  也就是两年后,才会首次发现希格斯与第三代重夸克的汤川耦合现象。….徐川对这件事的记忆很深,因为在上辈子的时候,18年差不多是他开始正式踏入物理界的时候,对这些东西比较。

  之所以说是大概率而不是百分百,是因为他也不敢保证说今年的实验数据中一定就没有线索。

  毕竟他没有看过今年的实验数据,说不定今年的实验数据里面就隐藏着某些线索呢?

  不过说实话,徐川对此并没有抱太大的希望。

  一方面是南大、澳大和左治亚理工学院基本已经给出了答桉。

  三所高校,最少十几名研究人员对一份实验数据进行分析都没有找到线索,徐川不认为有什么线索能从这些研究人员手中错漏。

  这种概率还是相当低的,毕竟这不是寻找什么标准模型之外的未知粒子,人们对其一无所知。

  在去年就已经发现了希格斯与第三代轻夸克的汤川耦合现象的经验上,如果这次的实验数据真的有希格斯与第三代轻夸克的汤川耦合现象出现,应该是不会被三所高校的研究人员错漏的。

  一家高校错漏还有可能,三所高校同时错漏,这个概率太低了。

  此外,每一次对撞实验产生的数据基本都是不同的,即便是两次能级、实验细节、实验步骤完全一样的对撞实验,产生的数据也可能不同。

  所以这一次的对撞实验数据中是否有希格斯与第三代轻夸克的汤川耦合现象数据也无法确定。

  就好比希格斯粒子的发现一样。

  从2010年3月开始,LHC就开始了紧锣密鼓地进行数据搜集与分析,但直到2012年7月4日,欧洲核子研究中心才宣布发现了希格斯粒子。

  这一场探索希格斯粒子的旅程,持续了整整两年多,对撞能级找遍了100~180GeV区域,最终才在125-126GeV探测到超额事件,找到这颗神秘的粒子。

  综合这两点来判断,这次的实验数据中可能蕴含有希格斯与第三代重夸克的汤川耦合现象数据与线索的概率相当低。

  不过虽然对从这次的实验数据中找到线索不报什么希望,但借助这次数据,对希格斯与第三代重夸克的汤川耦合能级做一个数据分析或许能做到。

  毕竟在如今的,想要寻找一种新的粒子亦或者的现象,靠的是通过LHC在不同能级下的不同粒子对撞来分析实验数据的。

  就像希格斯粒子,对撞能级找遍了100~180GeV区域一样。

  如果不是希格斯玻色子是标准模型补上了最后一块拼图,恐怕LHC也不会专门为其做两年对撞实验。

  毕竟大型强粒子对撞机的每一次启动,都是以百万米金,甚至是千万米金为单位烧钱的。

  LHC的功耗超过200兆瓦,也就是每小时的耗电量超过了20万度电。

  如果按照一个普通家庭一年用电2000度来计算,LHC运行一小时,足够一百户普通家庭使用一年了。

  这还仅仅只是对撞机运行时消耗的电量,没有算其他的东西,比如大型超算处理数据什么的,这些同样都是巨耗电的设备。….除此之外,还有人员工资、设备维护等等开支。

  这样烧钱的行为,如果不是为了找到标准模型中的最后一颗粒子,验证质量起源,恐怕也不会干。

  而利用数学,对希格斯与第三代重夸克的汤川耦合对撞数据进行分析,确定它会在哪一个能级出现耦合现象,确定希格斯玻色子衰变成一对底夸克(H→BB)的理想通道,毫无疑问具有极大的价值。

  往物质方面来说,如果真的能做到这一步,最少能节省数千万甚至是数亿米金的对撞资金。

  往科研发方向来说,这是寻找新物理学的一个重要进展。这些分析是测量希格斯玻色子性质漫长旅程中至关重要的一步,有助于科学家了解质量的起源关键。

  这也是徐川在解决自己的‘质子半径之谜’问题后,在明知道这次的实验大概率无法找到希格斯与第三代重夸克的汤川耦合现象的情况下,依旧选择停留在,加入导师陈正平团队的原因。

  也是他将这辈子的主要学习方向定为数学的原因。

  在学术界,至少在物理界,是离不开的数学的。

  数学计算和数学分析虽然没有办法直接让你看到粒子或者对撞现象,但它能分析对撞数据,找到关键点所在,进而节省大量的时间和金钱。

  顶级的物理能力+顶级的数学能力碰撞在一起,能推动的东西比想象中更多。

  这一点徐川现在深有体会,他现在在数学上的能力还算不上真正的顶尖,但就已经帮助他解决了不少的麻烦了。

  比如陈正平的二硒化钨实验,此前的Xu-Weyl-Berry定理计算天体参数方法,这次的质子半径之谜等等,都是从数学出发的。

  这也让他相信,如果这辈子将数学能力点到顶尖,他肯定能看到上辈子无法看到的一些新东西。

  .......

  加入导师的实验团队后,徐川白天跟随着陈正平一起分析数据,‘学习’理论物理方面的知识,晚上则在酒店中完善着自己的论文,日子倒是过得相当充实。【妙】 【书】 【斋】 【妙书斋】

  在已经提前知道了结果的情况下,他也没有日夜加班去完成实验数据分析。

  距离南大提交这次报告还有一个多月的时间,在此之前完成就足够了。

  日子就这样一天天的过去,眨眼间,时间就已经来到了九月中旬。

  华国区的办公室中,徐川坐在一张办公桌前,盯着桌上的数据发呆。

  这大半个月的时间过去,足够他将实验数据全部过一遍了。

  尽管他很希望能在这次的实验数据中找到希格斯与第三代重夸克的汤川耦合现象的线索。

  但遗憾的是,这次的实验数据中并没有。

  如果有希格斯与第三代重夸克的汤川耦合现象的线索的话,徐川相信以他现在对数据的敏感度,绝对能发现些异常的地方。

  可惜的是,这大半个月来,他翻来覆去的将实验数据看了好多遍,并没有找到任何有价值的线索。….这很正常。

  不是每一次的对撞实验都能发现些什么东西的,也不是每一次的对撞数据都有价值的。

  在,LHC的每一次运行,每秒会产生大约100亿次粒子碰撞,而每次碰撞可以提供约100MB数据,因此预计年产原始数据量超过了40kEB。

  但根据目前的技术和预算,存储40kEB数据是不可能的,而且,这些数据中,实际上只有一小部分数据有意义。

  因此没有必要记录所有数据,而实际记录的数据量经过超算分析后,也降低到了每天大约1PB。

  比如2015年的最后一次真实数据只采集了160PB,模拟数据240PB,而绝大部分的其他数据都被抛弃掉了。

  而留下来的这部分数据中,能否找到些什么东西,很大程度上还得看运气。

  这次的实验数据中没有希格斯与第三代重夸克的汤川耦合现象数据再正常不过了。

  毕竟这是现实,不是网络或者科幻电影,不是每一次的付出都会收获的回报的。

  如果随便来一次对撞实验,就能发现一种新的粒子或者新的成果的话,物理界哪里还有这么多的谜团。

  标准模型也肯定早就被补齐了,甚至暗物质,暗能量东西这些东西也早就被发现了。

  像现在这种花费了大几个月,却没有做出什么有用的成果,在才是常态。

  人们往往会记住成功的例子,却很容易忽视在一次成功的背后,到底有多少次失败。

  就像希格斯粒子被发现震惊全世界一样,世人都记住了2012年7月4日希格斯粒子公开的那天。

  可谁又知道,在希格斯粒子被发现前,和其他的实验室,研究机构到底做了多少次对撞实验,分析了多少次数据?

  数千次?数万次?亦或者更多?

  这是个没人能数得清的答桉。

  失败是成功之母,这句话应用在高能物理界还是很有道理的。

  通过不断在实践中试错,从而找到正确的那个方法或结果,就是这样干的,一个个的粒子就是这样找出来的,标准模型也是这样完善的。

  .......

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