Что считается тонкой настройкой при построении модели BSM?

Стандартная модель содержит чрезвычайно точную настройку: масса бозона Хиггса очень мала по сравнению с естественной массой примерно в 1,5 раза. 10 15 . Многие теории, расширяющие Стандартную модель, призваны устранить эту проблему.

Разработчики моделей иногда говорят о том, что отдельные модели дорабатываются совсем по-другому. Например, некоторые люди говорят, что «тонкая настройка на 1%» навязывает это, и, возможно, «тонкая настройка на 0,1%» неприемлема. Затем это используется в качестве критерия для выбора моделей.

Не вижу проблем с тонкой настройкой этого майла. В конце концов, разве Стандартная модель уже не является «неестественной» на этом уровне, даже не беспокоясь о массе Хиггса? Масса верхнего кварка составляет около 10 5 раз больше массы топ-кварка, поэтому почти любое расширение Стандартной модели обязательно содержит 10 5 тонкая настройка только из этого. Что такого страшного в настройке на 1% сверху?

Ответы (3)

Существует разница между большими иерархиями и тонкой настройкой .

Мы не знаем, как устанавливаются значения констант Стандартной модели (или ее расширений). Вместо этого мы предполагаем некоторый априор — разумный из них состоит в том, что логарифм рассматриваемой константы равномерно распределен в некотором диапазоне. Если мы предположим, что юкавы на вершине и выше имеют такое распределение, скажем, от 10 10 к 1 , то неудивительно, что существуют иерархии порядка 10 5 .

Если бы мы аналогичным образом распределили массу Хиггса и планковскую массу, скажем, из 1 е В к 10 30 е В , то также неудивительно, что мы видим иерархию порядка 10 15 . Проблема возникает из-за того, что мы берем эти массы заданными на каком-то высоком начальном масштабе. Λ (порядка планковской массы) – их значения на малых масштабах модифицируются квантовыми поправками. Если в природе есть какая-то другая частица, которая соединяется с бозоном Хиггса и имеет массу М порядка массы Планка масса Хиггса получит поправки

м ЧАС 2 ( Λ ) м ЧАС 2 ( 0 ) М 2 п ( Λ ) М п 2 .

Теперь мы видим проблему. Для того чтобы м ЧАС ( 0 ) быть маленьким, скажем меньше, чем 10 20 е В , мы требуем м ЧАС ( Λ ) быть примерно в 10 12 е В некоторой массы, близкой к массе Планка, 10 28 е В . Предполагая логарифмирование м ЧАС ( Λ ) быть равномерно распределенным, как и прежде, вероятность того, что это произойдет, ничтожно мала.

Это так называемая проблема электрослабой иерархии. Это проблема, поскольку изменение начальной массы Хиггса на 1% привело бы к значительно большей наблюдаемой массе Хиггса, далекой от электрослабой шкалы. Вот что подразумевается под проблемой тонкой настройки : небольшое изменение в нашей исходной теории приводит к совершенно другим или неприменимым экспериментальным последствиям.

Когда люди говорят о тюнинге моделей BSM, они имеют в виду нечто подобное. Они не говорят, что модель содержит одни параметры, которые в сотни раз больше других. Они говорят, что 1% изменений параметров модели приводит к тому, что что-то не работает .

Ладно, у меня два уточняющих вопроса! Во-первых, если это так, то почему проблема сильной CP является проблемой? Разве это не то же самое, что муфты Юкава? (т.е. оба термина являются маргинальными)
Во-вторых, результаты здесь, по-видимому, в решающей степени зависят от того, является ли априор логарифмическим. Если бы вместо этого у меня был равномерный априор, тот же самый аргумент сделал бы ап Юкавы неприемлемым: изменение безразмерной связи на 0,01 (т. е. не на 1%, а на абсолютные 0,01) сделало бы ап тяжелее, чем Λ КХД что недопустимо. Почему логарифмический?
Кроме того, у вас есть ссылка, где записаны все премудрости построения модели BSM?
3) Нет, извините. 2) Логарифмический априор предполагает тот факт, что физические константы, как правило, имеют тенденцию охватывать много порядков, причем примерно одинаковое количество на порядок. Единый априор привел бы к огромному подавлению небольших значений, что мне кажется неразумным. Все вопросы о «естественности» — это в конечном счете вопросы о том, что кажется разумным или простым; естественность должна быть ориентиром, а не чем-то, что нужно строго применять. 1) Проблема сильной CP является проблемой именно потому, что мы склонны предполагать однородный априор для θ , поскольку это угловая переменная.
@knzhou в этом случае также можно обосновать логарифмический априор, используя принцип максимальной энтропии ( en.wikipedia.org/wiki/Principle_of_maximum_entropy )

Это не совсем отвечает на ваш вопрос, но стоит отметить, что существует качественная разница между тем, как масса Хиггса и тем, как многие параметры BSM «настраиваются».

Масса бозона Хиггса лишь «очень мала по сравнению с тем, какой она была бы естественной» в «естественной» теории квантовой гравитации , т. е. она крошечная по сравнению с масштабом Планка. Чисто в рамках Стандартной модели (полностью игнорируя гравитацию) масса Хиггса совершенно не настраивается, потому что масса Хиггса является единственноймасштаб масс в СМ, и, таким образом, тавтологически он находится в порядке «естественного» масштаба масс. (Точнее: в соответствии с теоретически естественным набором соглашений для определения констант связи СМ каждая отдельная константа связи безразмерна, за исключением массового члена Хиггса. Масса каждой другой частицы определяется произведением этой шкалы масс на безразмерную константу.) Итак, если вы согласны с игнорированием гравитации, то в этом нет проблем. Некоторых людей не беспокоит проблема иерархии Хиггса и ее 15 порядков, потому что они придерживаются философии, согласно которой мы на самом деле не имеем ни малейшего представления о том, как работает квантовая гравитация, поэтому нам не следует ожидать, что наивное объединение шкал гравитации с известная КТП в любом случае дала бы разумные результаты.

Я не эксперт, но, насколько я понимаю, некоторых создателей моделей BSM волнует гравитация, а многих нет. Я думаю, что многие проблемы с «тонкой настройкой» в теориях BSM больше похожи на сильную проблему СР Стандартной модели, связанную с тем, почему θ угол равен нулю в пределах экспериментальной точности. В этом случае тонкая настройка уже является проблемой, даже если мы полностью игнорируем гравитацию и просто работаем в рамках плоского пространства QFT. Некоторые люди считают такого рода проблемы «точной настройки», которые не делают ссылки на шкалу Планка, более хлопотными, потому что они чувствуют, что мы достаточно хорошо понимаем обычную КТП в плоском пространстве, и такие крошечные параметры не должны проникать внутрь. в любом месте. Вот почему они находят о ( 10 3 ) тонкая настройка негравитационной теории должна быть более тревожной, чем о ( 10 15 ) уточнение теории гравитации.

Лично я согласен с вами в том, что сама по себе Стандартная модель кажется довольно тонко настроенной, поэтому трудно отказаться от расширений BSM только на этом основании. Я думаю, что люди в основном используют его просто как грубую эвристику, потому что никто не может придумать другого способа сократить миллиарды возможных расширений BSM до разумного количества возможностей, которые стоит исследовать экспериментально.

Я согласен, что большая часть литературы по тонкой настройке сбивает с толку. Логическая основа тонкой настройки аргументов не ясна, поэтому может быть трудно сделать надежные выводы.

По сути, однако, я бы сказал, что доработанные теории неправдоподобны по сравнению с не доработанными теориями. Формально это следует из рассмотрения относительной правдоподобности моделей байесовской статистики. Хотя это несколько тавтологично, многие теории, традиционно считающиеся отточенными, действительно могут оказаться относительно неправдоподобными в контексте байесовской статистики.

Это несколько отвечает на ваш вопрос. Вы должны обратить внимание на то, когда ваша теория должна быть точно настроена, чтобы согласовываться с данными, потому что, если бы вы могли найти теорию, которая не согласовывалась с данными, это было бы гораздо более правдоподобным объяснением данных.

Я поклонник байесовской статистики, но для нее требуется предварительное распределение, и, как указано в комментарии выше, результаты сильно зависят от априорного распределения! Знаете ли вы о каноническом выборе априора?
Я не могу адекватно описать правила или принципы для априорных ситуаций в комментарии. См., например, Касс и Вассерман, Формальные правила для априоров.