长基线中微子实验中的地球密度效应
计算机视觉与模式识别
2026-01-30 v1 人工智能
机器学习
摘要
地球物质密度不确定性在三味道微子振荡中发挥着非平凡作用，尤其是在以 μ 到 e 的变换通道为基础的 CP 违背测量中。我们展示，当考虑地球真实空间密度变化时，振荡概率会获得额外的、能量依赖的结构，无法被路径平均密度近似捕获。我们指出，物质密度配置的误差模型会引入无法遮蔽真实 leptonic CP 违背效应的退化情况，从而降低参数灵敏度并偏向 CP 相位的推断。因此，识别在物质密度不确定性下保持 CP 灵敏度的能量区域至关重要。这些考虑表明，对单一有效密度参数的边际化对下一代精密测量是不够的，并动机将空间分辨的地球密度轮廓纳入未来长基线微子振荡实验的分析框架。
引用
@article{arxiv.2601.21255,
title = {Hypersolid: Emergent Vision Representations via Short-Range Repulsion},
author = {Esteban Rodríguez-Betancourt and Edgar Casasola-Murillo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.21255},
year = {2026}
}
备注
17 pages, 16 figures