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

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

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.

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 :