Сокращения выбора событий и соотношение поперечных сечений

Я работал над экспериментальным проектом HEP, где я немного запутался. Я сгенерировал 1000 событий MC, скажем, с поперечным сечением «x» и без выборочных разрезов. Теперь предположим, что при написании кода C++ для анализа данных об этих событиях я сделал несколько сокращений выборки. Из-за этого количество событий теперь падает, скажем, «y» (<1000), что логично, но при выполнении каких-либо вычислений я должен теперь записывать поперечное сечение как (yx)/1000?

Вы хотите сказать «поперечное сечение при заданных сечениях x» или «по всей вероятности»? Это меняет ответ.
@Floris Я имел в виду, что, скажем, 10pb - это сечение 1000 событий без выборочных сокращений. Теперь я пишу код на C++, в котором я помещаю вырезание по выборке, которое уменьшает количество событий до 900. Итак, теперь я должен также нормализовать сечение до 900 * 10/1000 = 9pb и использовать это значение для дальнейшего анализа вместо 10pb?
Если вы ищете вероятность события, которое соответствует вашему разрезу (например, «разброс не менее чем на 10°»), тогда да — вы только что подсчитали, что эта вероятность (очевидно) меньше, чем вероятность «любого» разброса, в том числе те, которые вам небезразличны
@Floris Должен ли я приравнять вероятность к поперечному сечению и сделать вывод, что мое новое поперечное сечение после выборочного разреза составляет 9 пб?

Ответы (1)

Конкретное сечение определяется физикой взаимодействия. Монте-Карло, моделирующий данные, имеет все возможные каналы и фазовое пространство, определенные конструкцией. В эксперименте невозможно получить доступ ко всему фазовому пространству из-за экспериментальных ограничений.

введите описание изображения здесь

Вероятность перехода в единицу времени для изучаемого взаимодействия задается конкретной квантово-механической моделью, используемой в генераторе событий МК.

Когда данные MC соответствуют части поперечного сечения, доступной для детекторов, можно экстраполировать на полное поперечное сечение, предполагая, что модель идеальна.

Итак, если ваш эксперимент охватывает, скажем, угол между двумя частицами в 90 градусов, метод Монте-Карло используется для экстраполяции на полное поперечное сечение 360-градусного фазового пространства. Предположим, вы нашли 2 события в фазовом пространстве эксперимента, а МК экстраполирует еще 3. Тогда сечение взаимодействия дает пять событий, два из которых обнаруживаются экспериментом. Таким образом, теоретическое сечение измеряется с использованием событий Монте-Карло.

Сокращения выбора событий и соотношение поперечных сечений
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v