Self-Similar Properties of the Proton Structure at Low x within the xFitter framework
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 145
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JAHP-4-2_003
تاریخ نمایه سازی: 16 تیر 1403
چکیده مقاله:
The structure of the proton exhibits Fractal behavior at low x, where x is the fraction of the proton's momentum carried by the interacting partons. This Fractal behavior is characterized by self-similar properties at different scales and can be quantified using the concept of Fractal dimension. An investigation into the Fractal properties of the proton structure at low x is critical for understanding the fundamental properties of the strong force and developing a more comprehensive understanding of the hadron structure.Fractals, characterized by self-similar patterns across scales, demonstrate a direct correlation between their Fractal dimension and entropy, where higher Fractal dimensions correspond to increased informational content. Furthermore, it is essential for designing high-energy physics experiments and developing more accurate models of subatomic particle interactions. This paper has a fresh look at the self-similar properties of the proton structure at low x. Our study involves the use of the xFitter framework to parameterize the proton structure functions with a Fractal formalism at low x. We also examine how the inclusion of new data affects the results of our analysis.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Shahin Atashbar Tehrani
School of Particles and Accelerators, Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), P.O.Box ۱۹۳۹۵-۵۵۳۱, Tehran, Iran;
Fatemeh Taghavi Shahri
Department of Physics, Ferdowsi University of Mashhad, P.O.Box ۱۴۳۶, Mashhad, Iran;
S. Shoeibi
Department of Physics, Ferdowsi University of Mashhad, P.O.Box ۱۴۳۶, Mashhad, Iran;
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :