贝叶斯统计的实际应用：CKM相位α的棘手提取

在贝叶斯统计中，关于底层模型参数的先验信念会根据观测数据所包含的信息进行修正，并利用贝叶斯规则获得后验信念。本文选取重味物理中B→PP（P=π或ρ）衰变同位旋分析中的一个非平凡例子，用以说明在多维参数空间中存在镜像解时，朴素“客观”选择平坦先验所产生的影响。结果表明，目标参数——相位α——的后验分布强烈依赖于先验均匀的参数化选择，以及（不可归一化的）先验被截断的有效范围。我们证明，与频率论方法相反，贝叶斯处理找到的最可能值与显式解析解不一致。附录中还表明，α→0极限无法在贝叶斯范式内得到一致处理，因为后者违反了问题的物理对称性。