如果你也在 怎样代写高能物理High Energy Physics PHYSICS694这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。高能物理High Energy Physics（也被称为粒子物理学）的目标是确定物质的最基本构成部分，并了解这些粒子之间的相互作用。高能物理学的实验者正在最小的长度尺度上进行探测，以了解基本粒子的基本性质和它们之间的相互作用。此外，他们正在对标准模型进行精确测试，并寻找超越标准模型的新物理学。
高能物理High Energy Physics的基础理论构造被称为标准模型，它包含6个夸克、6个轻子、4个规整玻色子和一个标量玻色子（希格斯玻色子），它们通过三种相互作用（强力、弱力和电磁力）进行互动。通过尝试了解在更高的能量（对应更小的距离）下会发生什么，我们可以获得进一步的知识，在那里我们可能会产生新的粒子或发现标准模型中的差异。我们还可以在较低的能量下更深入地研究现有的粒子阵列，以寻找关于标准模型之外的线索。这些结果将使我们更好地了解宇宙是如何运作的，有可能回答一些问题，如为什么希格斯质量这么轻，暗物质是由什么组成的，在高能量下所有的力是否都统一为一种力，早期宇宙中的反物质发生了什么，等等。
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物理代写|高能物理代写High Energy Physics代考|Queuing simulation
It is not easy to derive a simple formula to describe the behaviour of queues in complicated readout systems with several levels of triggers and processors with a wide range of speed. These systems are often simulated in a computer to optimize speed, buffer length and cost (Dewdney 1985).
In the previous subsection we have discussed a system with average arrival $(\lambda)$ and service $(\mu)$ rates. If the arrival times are integer multiples of a fixed time interval they follow a geometric distribution, which is the discrete analogue of the exponential distribution.
Geometric arrivals can be simulated on the computer by a simple method, which can be illustrated by the following picture: suppose we have a wall of $100 \mathrm{~m}$ length with an opening of $5 \mathrm{~m}$. In fixed time intervals, say every second, someone reaches the wall at a random position along the wall. If he or she happens to arrive at the opening he or she may pass through. The time lapse between arrivals then follows a geometric distribution and depends on the ratio $w$ of the width of the opening to the length of the wall (Fig. 1.15). The following FORTRAN subroutine returns a random number distributed according to the geometric distribution with parameter $w$. It calls the function RNDM which generates a uniform random number in the interval $[0,1]$.
INTEGER FUNCTION ITDIST(W)
ITDIST $=0$
2 ITDIST=ITDIST+1
IF (RNDM (ITDIST).GT.W) GOTO 2
RETURN
END
Noninteger exponential arrivals can be generated by a fast method, which is based on the following general principle. Suppose that $f(t)$ is
a probability density function and that $F(t)$ is its associated cumulative distribution function:
$$
F(t)=\int_{-\infty}^{t} f(u) \mathrm{d} u
$$
If $z$ is a uniform random number in the interval $[0,1]$, then $t=F^{-1}(z)$ is distributed according to $f(t)$. The principle is illustrated in Fig. 1.16.
We now apply this principle to the generation of exponential arrival times in the interval $[0, T]$. The probability density function and its cumulative distribution function are given by
$$
f(t)=\frac{\hat{\mathrm{e}^{-\lambda t}}}{1-\mathrm{e}^{-i T}}, \quad F(t)=\frac{1-\mathrm{e}^{-\lambda t}}{1-\mathrm{e}^{-i T}}
$$
物理代写|高能物理代写High Energy Physics代考|Classifications of triggers
Classification of triggers based on physical processes. When designing a trigger for an experiment one has to search for physical criteria to select event candidates from background processes. After having defined the trigger conditions one has to check systematically with Monte Carlo studies the way in which a trigger can influence the results of an experiment.
In accelerators or storage rings the beams are very small in diameter and have a fixed timing structure. In an accelerator beam particles are extracted from the accelerator at the end of the acceleration cycle. The trigger electronics should therefore only accept events if they appear within a short time window (‘spill gate’). At colliders the beam signal is generated by a pick-up coil at each bunch crossing.
The various final states of an interaction define which class of trigger may be sufficient. Some of these classes are as follows.
- Track multiplicity of the event.
- Direction of particles.
- Deflection or curvature of particles to measure momentum.
- Coplanarity of the event.
- Type of particle.
- Deposited energy in all or part of the detector to measure total or transverse energy.
- Missing energy.
- Invariant mass.
- Interaction point of event (‘vertex’) or secondary interaction (‘kinks’, ‘ $\left.V^{0}\right)$ ).
高能物理代写
物理代写|高能物理代写High Energy Physics代考|Queuing simulation
要得出一个简单的公式来描述在具有多级触发器和具有广泛速度范围的处理器的复杂读出系统中的列行为 并不容易。这些系统通常在计算机中进行模拟, 以优化速度、缓冲区长度和成本（Dewdney 1985）。 在上一小节中, 我们讨论了一个具有平均到达的系统 $(\lambda)$ 和服务 $(\mu)$ 率。如果到达时间是固定时间间隔的整 数倍, 则它们遵循几何分布, 这是指数分布的离散模拟。
几何到达可以用一个简单的方法在计算机上模拟，可以用下图来说明: 假设我们有一堵墙 $100 \mathrm{~m}$ 长度与开口 $5 \mathrm{~m}$. 在固定的时间间隔内, 比如每秒, 有人沿着墙壁的随机位置到达墙壁。如果他或她碰巧到达开口, 他 或她可能会通过。然后到达之间的时间间隔遵循几何分布并取决于比率 $w$ 开口宽度与墙壁长度的比值（图 1.15）。下面的 FORTRAN 子程序返回一个根据几何分布分布的随机数, 带参数 $w$. 它调用函数RNDM, 它 在区间内生成一个统一的随机数 $[0,1]$.
整数函数 ITDIST(W)
ITDIST $=0$
2 ITDIST=ITDIST $+1$
IF (RNDM (ITDIST).GT.W) GOTO 2
RETURN
END
非整数指数到达可以通过快速方法生成, 该方法基于以下一般原理。假设 $f(t)$ 是
概率密度函数和 $F(t)$ 是其相关的累积分布函数:
$$
F(t)=\int_{-\infty}^{t} f(u) \mathrm{d} u
$$
如果 $z$ 是区间内的一个均匀随机数 $[0,1]$, 然后 $t=F^{-1}(z)$ 根据分布 $f(t)$. 原理如图 $1.16$ 所示。 我们现在将此原理应用于在区间内生成指数到达时间 $[0, T]$. 概率密度函数及其累积分布函数由下式给出
$$
f(t)=\frac{\mathrm{e}^{-\lambda t}}{1-\mathrm{e}^{-i T}}, \quad F(t)=\frac{1-\mathrm{e}^{-\lambda t}}{1-\mathrm{e}^{-i T}}
$$
物理代写|高能物理代写High Energy Physics代考|Classifications of triggers
基于物理过程的触发器分类。在为实验设计触发器时, 必须搜索物理标准以从后台进程中选择候选事件。在 定义了触发条件后, 必须通过蒙特卡罗研究系统地检查触发因素对实验结果的影响方式。
在加速器或存储环中, 光束的直径非常小, 并且具有固定的定时结构。在加速器中, 粒子束在加速循环结束 时从加速器中提取出来。因此, 触发电子设备应该只接受在短时间内出现的事件 (“溢出门”)。在对撞机 处, 光束信号由每个束交叉处的拾取线圈产生。
交互的各种最终状态定义了哪类触发器可能是足够的。其中一些类如下。
- 跟踪事件的多样性。
- 粒子的方向。
- 粒子的偏转或曲率以测量动量。
- 事件的共面性。
- 粒子类型。
- 在全部或部分探测器中沉积能鲤以测量总能量或横向能荲。
- 缺少能量。
- 质量不变。
- 事件交互点 (“顶点”) 或次要交互 (“扭结”、“V $\left.V^{0}\right)$ ).
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。