Saveur (physique)La saveur, en physique des particules, est une caractéristique permettant de distinguer différents types de leptons et de quarks, deux sous-familles des fermions. Les leptons se déclinent en trois saveurs et les quarks en six saveurs. Les saveurs permettent de distinguer certaines classes de particules dont les autres propriétés (charge électrique, interactivité) sont similaires. Les dénominations des saveurs ont été introduites par Murray Gell-Mann, baptisant le quark étrange lors de la détection du kaon en 1964.
KaonUn kaon est une particule (notée K) de la famille des mésons caractérisée par un nombre quantique appelé étrangeté et noté S. Les mésons étant constitués d'un nombre pair de quarks et d'antiquarks, les kaons contiennent un quark s ou un antiquark s combiné avec un quark/antiquark parmi u ou d (resp. u ou d).
Pion (particule)Un pion ou méson pi est une des trois particules : π, π+ ou π−. Ce sont les particules les plus légères de la famille des mésons. Elles jouent un rôle important dans l'explication des propriétés à basse énergie de la force nucléaire forte ; notamment, la cohésion du noyau atomique est assurée par l'échange de pions entre les nucléons (protons et neutrons). Le substantif masculin pion (prononcé en français standard) est composé de pi, transcription de la lettre grecque π, et de -on, tiré de électron.
MésonUn méson est, en physique des particules, une particule composite (c’est-à-dire non élémentaire) composée d'un nombre pair de quarks et d'antiquarks. Le terme « méson » vient du grec , meson, qui signifie « le milieu, la juste mesure ». Les mésons sont des hadrons possédant un spin entier, et donc appartiennent à la famille des bosons. Dans le modèle standard, les mésons sont des composés d'un nombre pair de quarks et d'antiquarks. Tous les mésons sont instables et possèdent une durée de vie moyenne très courte.
Violation de CPEn physique des particules, la violation de CP est une violation de la symétrie CP, c'est-à-dire de la combinaison de la symétrie C (symétrie de conjugaison de charge) et de la symétrie P (symétrie de parité). La symétrie CP indique que les lois de la physique devraient être les mêmes si une particule est échangée avec son antiparticule (symétrie C) tandis que ses coordonnées spatiales sont inversées (symétrie P, ou « miroir »).
LHCbLHCb (Large Hadron Collider beauty experiment : Expérience du LHC sur le quark beauté) est une expérience de physique des particules utilisant les collisions de protons produites au collisionneur LHC du CERN (Genève). Ce détecteur est spécialisé dans la physique des saveurs et la recherche de nouvelle physique par des méthodes indirectes comme la mesure de violation de la symétrie CP ou de taux d'embranchement de décroissances rares. Le détecteur LHCb se trouve sur la commune de Ferney-Voltaire en France au point 8 du LHC, à quelques mètres de la frontière suisse.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Neutral particle oscillationIn particle physics, neutral particle oscillation is the transmutation of a particle with zero electric charge into another neutral particle due to a change of a non-zero internal quantum number, via an interaction that does not conserve that quantum number. Neutral particle oscillations were first investigated in 1954 by Murray Gell-mann and Abraham Pais. For example, a neutron cannot transmute into an antineutron as that would violate the conservation of baryon number.
Méson BIn particle physics, B mesons are mesons composed of a bottom antiquark and either an up (_B+), down (_B0), strange (_Strange B0) or charm quark (_Charmed B+). The combination of a bottom antiquark and a top quark is not thought to be possible because of the top quark's short lifetime. The combination of a bottom antiquark and a bottom quark is not a B meson, but rather bottomonium, which is something else entirely. Each B meson has an antiparticle that is composed of a bottom quark and an up (_B-), down (_AntiB0), strange (_Strange antiB0) or charm (_Charmed b-) antiquark respectively.
Oscillation des neutrinosvignette|Phénomène périodique L'oscillation du neutrino est un phénomène de la mécanique quantique dans lequel un neutrino créé avec une certaine saveur leptonique (neutrino électronique, muonique ou tauique) peut être mesuré plus tard ayant une saveur différente. La probabilité d'avoir une valeur donnée de cette propriété varie de façon périodique alors que la particule se propage. L'oscillation du neutrino est d'intérêt tant théorique qu'expérimental, puisque l'observation de ce phénomène implique la non-nullité de la masse de la particule, .
Chiral symmetry breakingIn particle physics, chiral symmetry breaking is the spontaneous symmetry breaking of a chiral symmetry – usually by a gauge theory such as quantum chromodynamics, the quantum field theory of the strong interaction. Yoichiro Nambu was awarded the 2008 Nobel prize in physics for describing this phenomenon ("for the discovery of the mechanism of spontaneous broken symmetry in subatomic physics").
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Voie octupleEn physique, la voie octuple (en anglais, Eightfold Way) est le nom donné dans les années 1960 par le physicien américain Murray Gell-Mann à sa théorie organisant les baryons et mésons. Cette théorie fut également proposée par le physicien israélien Yuval Ne'eman. En exploitant sa théorie, Gell-Mann fut conduit en 1962 à prédire l'existence d'une particule jamais observée à l'époque, baptisée −. Son étrangeté prévue était de −3, sa charge électrique de −1 et sa masse, voisine de 1680 MeV.c-2.
Méson êtaThe eta (_eta) and eta prime meson (_eta prime) are isosinglet mesons made of a mixture of up, down and strange quarks and their antiquarks. The charmed eta meson (_charmed eta) and bottom eta meson (_bottom eta) are similar forms of quarkonium; they have the same spin and parity as the (light) _eta defined, but are made of charm quarks and bottom quarks respectively. The top quark is too heavy to form a similar meson, due to its very fast decay. The eta was discovered in pion–nucleon collisions at the Bevatron in 1961 by Aihud Pevsner et al.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Quantum hadrodynamicsQuantum hadrodynamics is an effective field theory pertaining to interactions between hadrons, that is, hadron-hadron interactions or the inter-hadron force. It is "a framework for describing the nuclear many-body problem as a relativistic system of baryons and mesons". Quantum hadrodynamics is closely related and partly derived from quantum chromodynamics, which is the theory of interactions between quarks and gluons that bind them together to form hadrons, via the strong force.
IsospinEn physique nucléaire et en physique des particules, l'isospin (I) est un nombre quantique dans le domaine de l’interaction forte. Plus précisément, la symétrie d'isospin est un sous-ensemble de la symétrie de saveur vue plus largement dans les interactions des baryons et des mésons. Le nom de ce concept contient le terme spin parce que sa description quantique est mathématiquement similaire au moment cinétique (en particulier dans la manière dont il est couplé, par exemple, une paire de proton-neutron peut être couplée soit dans un état d'isospin 1 ou 0).
Asymétrie baryoniqueL'asymétrie baryonique réfère à l'excès de la matière baryonique sur l'antimatière baryonique dans l'univers observable. Bien que plusieurs hypothèses soient émises pour expliquer cet excès, dont la plupart concernent la baryogénèse, aucune d'elles ne fait consensus, et l'asymétrie baryonique demeure l'un des problèmes non résolus de la physique. La plupart des hypothèses formulées à propos de l'asymétrie baryonique impliquent la modification du modèle standard en physique des particules afin de permettre que certaines réactions (surtout celles impliquant l'interaction faible) puissent se réaliser plus facilement que leur contraire.
Accélérateur de particulesUn accélérateur de particules est un instrument qui utilise des champs électriques ou magnétiques pour amener des particules chargées électriquement à des vitesses élevées. En d'autres termes, il communique de l'énergie aux particules. On en distingue deux grandes catégories : les accélérateurs linéaires et les accélérateurs circulaires. En 2004, il y avait plus de dans le monde. Une centaine seulement sont de très grosses installations, nationales ou supranationales.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.