37、粒子物理实验中的数据模拟与分析

粒子物理实验中的数据模拟与分析

在粒子物理研究中，对粒子的特性、分布以及它们之间的相互作用进行研究是非常重要的。本文将介绍如何通过模拟实验生成粒子数据样本，并对这些数据进行分析，以揭示粒子之间的相关性和相互作用。

1. 单粒子密度测量

在粒子物理实验中，我们常常需要测量单粒子的密度。以类似卢瑟福实验为例，当一束来自放射源或加速器的粒子束撞击目标（如薄箔）时，特殊的探测器会记录与目标相互作用后的所有粒子，并测量散射角 $\theta$。

1.1 数据样本准备

我们可以根据卢瑟福公式来创建一个数据样本。卢瑟福公式表明，散射角 $\cos(\theta)$ 的分布与 $\frac{1}{(1 - \cos(\theta))^2}$ 成正比。以下是使用 Python 代码创建数据样本的示例：

from jhplot import *
from jhplot.io import *
from jhplot.math.StatisticSample import *

Xmin, Xmax = 0.1, 1
f = F1D('0.01/(1 - cos(x))^2', Xmin, Xmax)
p = f.getParse()
max = f.eval(Xmin)
f = HFile('events.ser', 'w')
pos = math.Poisson(10)
f.write({'Intensity': 1000})

for i in range(10000):
    if (i % 1000 == 0):
        print('Event=', i)
    a = r