Физики из США разработали метрику, которая определяет «расстояние» между событиями, сопровождающими столкновения частиц. Фактически новая метрика измеряет «работу», которую нужно совершить, чтобы перестроить конечную конфигурацию частиц.

В качестве примера ученые рассмотрели адронные струи, которые рождаются в протон-протонных столкновениях, и подтвердили, что процессы расположены тем ближе, чем больше совпадает их «история». В будущем работа ученых поможет построить быстрые классификаторы — в частности, классификаторы, основанные на машинном обучении. Статья опубликована в Physical Review Letters, кратко о ней сообщает Physics.

Каждую секунду на Большом адронном коллайдере сталкиваются десятки миллионов протонов, и каждое столкновение развивается по своему уникальному сценарию. Из-за высокой энергии протонов в таких столкновениях на доли секунды рождаются интересные короткоживущие частицы — например, топ-кварки и бозоны Хиггса, — которые быстро рассыпаются ливнем легких частиц. Затем физики аккуратно измеряют, куда и с какой энергией летели частицы ливня, восстанавливают по этим данные картину событий и рассчитывают свойства промежуточных частиц. В каком-то смысле эта работа напоминает поиски преступника по отпечаткам пальцев — только отпечатками в данном случае служат параметры рожденного ливня.

Правда, найти преступника по отпечаткам пальцев все-таки гораздо проще, чем установить, что происходило в ходе столкновения. Во-первых, данные о событии сначала нужно очистить от «мусора» — столкновений, при которых не произошло ничего интересного (например, протоны рассеялись друг на друге, не родив новых частиц). Учитывая, что в ходе эксперимента Большой адронный коллайдер может генерировать данные со скоростью около петабайта в секунду, такая очистка может быть сложнее, чем кажется. Во-вторых, параметры частиц, попавших в детектор, измеряются с некоторой погрешностью, да и теория описывает процессы с конечной точностью. Из-за этого нельзя уверенно сказать, какая промежуточная частица запустила ливень.

Хуже того: у физиков до сих пор нет инструмента, который бы позволял легко отличить одно событие от другого. Вместо этого исследователи предпочитают численно моделировать события со случайными параметрами, сравнивать их с собранными данными и восстанавливать картину на основании замеченных совпадений. Чем больше столкновений проанализировали ученые, тем меньше будет погрешность конечного результата. Тем не менее, этот метод требует больших вычислительных затрат и в некоторых случаях может путать слабо отличающиеся события, поскольку пиксели детектора плохо чувствуют малые отклонения параметров. Подробнее об этом анализе можно прочитать в статьях «Как изучают элементарные частицы» и «Анатомия одной новости».

Физики Патрик Комиске (Patrick Komiske), Эрик Методиев (Eric Metodiev) и Джесси Талер (Jesse Thaler) наконец предложили метрику, которая определяет расстояние между событиями с одинаковым числом конечных частиц, а потому позволяет легко их отличать.