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希格斯机制
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物理学又一乌云消散,希格斯玻色子衰变为μ子新证据出现,或超越标准模型
量子位· 2025-08-26 12:36
希格斯玻色子衰变新发现 - ATLAS团队发现希格斯玻色子衰变为μ子(H→μμ)的有力证据,观测显著性达3.4个标准差(统计波动可能性低于三千分之一)[1][8][13][14] - 该衰变过程极其罕见,约每5000次希格斯衰变中发生1次,为研究希格斯与第二代费米子相互作用提供关键机会[9][10] - 团队通过结合LHC的Run-2和Run-3数据集,并开发复杂背景建模与事件分类技术实现突破[12][13] 衰变过程探测灵敏度提升 - ATLAS同步提升希格斯玻色子衰变为Z玻色子和光子(H→Zγ)的探测灵敏度,观测过剩达2.5个标准差[3][19] - H→Zγ为稀有衰变过程,Z玻色子仅约6%时间衰变为可探测轻子,且LHC Run-3的复杂条件(如粒子堆叠)增加识别难度[18] - 该结果提供了迄今测量H→Zγ衰变分支比的最严格预期灵敏度[19] 科学意义与潜在突破 - 两项发现可能揭示超越标准模型的物理规律,统计上初步出现偏离标准模型预言的迹象[6][7][40] - 研究成果依赖于LHC提供的大量数据,探测难度被比喻为"大海捞针"[4][5] - 未来ATLAS将继续探索新物理规律,推动粒子物理学前沿发展[41] 希格斯玻色子背景知识 - 希格斯玻色子又名"上帝粒子",为自旋为零的不稳定玻色子,2013年被正式确认发现[23][24][25][33] - 其代表希格斯场的振动,该量子场通过希格斯机制赋予W/Z玻色子及费米子质量[34][35] - 标准模型描述强力、弱力、电磁力及基本粒子,希格斯玻色子通过对称性破缺机制赋予其他粒子质量[37][39]
从物理前沿到AI本质,张朝阳对话诺贝尔奖得主戴维·格罗斯
经济网· 2025-07-14 16:28
核心观点 - 张朝阳与戴维·格罗斯围绕物理学前沿理论展开对谈 涵盖渐近自由发现历程、时空本质、质量起源及AI科学属性等议题 [1][3][5][7][8] 渐近自由理论发现 - 20世纪60年代末加速器每周发现新粒子但本质未被理解 1968年斯坦福直线加速器中心意外证实质子内部存在自由运动的夸克 [3] - 格罗斯教授29岁时开启五年研究 原试图证明量子场论无法解释夸克自由运动现象 但1973年与研究生计算发现非阿贝尔规范理论具有反直觉特性:夸克靠近时强相互作用力减弱 [3] 时空本质探讨 - 爱因斯坦打破绝对时空观 揭示时空是动态实体且时空几何效应即引力 [5] - 现代物理学发现时空模型在黑洞奇点或宇宙起源等极端条件下存在局限 格罗斯教授提出时空可能非宇宙基本属性而是源自物质的"涌现现象" 并援引弦论对偶性说明空间可不存在于某些等效理论中 [5] 质量起源机制 - 夸克质量仅几MeV而质子质量约900MeV 希格斯机制并非质子质量主要来源 [7] - 质子质量绝大部分来源于夸克近光速运动的动能和强相互作用能 质能方程起核心作用 体重增加实质是被禁锢能量的增加 [7] AI科学与工具属性 - 2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德 其工作属于物理学方法拓展至神经科学领域 构建的Hopfield模型揭示大脑神经元网络存储记忆机制 非AI领域 [7][8] - 格罗斯教授明确划分AI仅为工具而非科学 当前AI大模型被严重高估 核心能力是模仿人类 缺乏验证对错能力与真正创造力 仅能取代"说漂亮话的人" [8]
张朝阳对话诺贝尔奖得主David Gross:解密“时空涌现”“质量起源”
广州日报· 2025-07-12 21:03
物理学前沿理论探讨 - 张朝阳与诺贝尔物理学奖得主戴维·格罗斯探讨物质世界基础构成和物理理论前沿进展,包括强相互作用的"渐近自由"特性、量子引力、弦理论和暗物质探测难题 [2] - 格罗斯教授回顾渐近自由的发现历程,解释夸克禁闭现象,并提到量子色动力学(QCD)理论最终被学界接受的过程 [3][4] - 讨论时空本质,提出时空可能是"涌现现象"而非宇宙基本属性,并援引弦论中的对偶性现象说明空间可能只是特定尺度下的有效近似 [5][6] 质量起源与强相互作用 - 格罗斯教授解释质子质量的来源,指出夸克近光速的运动和强作用力是质子质量的主要贡献者,而非希格斯机制 [7] - 张朝阳总结格罗斯教授观点,强调质子质量的绝大部分来源于内部动能和相互作用能 [7] AI与物理学的关系 - 格罗斯教授澄清2024年诺贝尔物理学奖授予霍普菲尔德的研究属于物理学延伸,而非AI领域,强调"AI仅是工具而非科学" [8] - 格罗斯教授认为当前AI大模型被高估,缺乏真正创造力,无法解决未决难题如黎曼猜想 [8] 算力发展对理论物理的影响 - 格罗斯教授回顾算力从计算尺到超级计算机的演变,指出算力和算法双重革新极大推动了QCD理论等研究进展 [9] - 展望未来计算机科学在算力、算法和AI领域的持续发展将进一步推动理论物理研究 [10]