⚛️ high-energy experiments

Measurement of the branching ratio of the $K^{+}\rightarrow\pi^{+}\nu\bar{\nu}$ decay

NA62 प्रयोग ने 2016 से 2024 तक के डेटा का उपयोग करके दुर्लभ क्षय $K^+\to\pi^+\nu\bar{\nu}$ के ब्रांचिंग अनुपात को $(9.6^{+1.9}_{-1.8})\times10^{-11}$ के रूप में मापा है, जो 20% सापेक्ष परिशुद्धता के साथ प्राप्त हुआ है और मानक मॉडल (Standard Model) के अनुमानों के अनुरूप है।

मूल लेखक: NA62 Collaboration

प्रकाशित 2026-07-21

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CC BY 4.0

मूल लेखक: NA62 Collaboration

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

ब्रह्मांड की कल्पना एक विशाल, हलचल भरी निर्माण स्थल के रूप में करें जहाँ कणों नामक नन्हे निर्माण ब्लॉकों को लगातार जोड़ा जा रहा है, तोड़ा जा रहा है और पुनर्व्यवस्थित किया जा रहा है। अधिकांश समय, ये ब्लॉक एक बहुत ही सख्त नियम पुस्तिका का पालन करते हैं जिसे 'स्टैंडर्ड मॉडल' कहा जाता है, जो इस बात का ब्लूप्रिंट (खाका) है कि पदार्थ को कैसे व्यवहार करना चाहिए। लेकिन कभी-कभी, वह ब्लूप्रिंट भविष्यवाणी करता है कि एक बहुत ही विशिष्ट, अविश्वसनीय रूप से दुर्लभ घटना होनी चाहिए: एक "कयॉन" (kaon) नामक नन्हा कण स्वतः ही "पायोन" (pion) में बदल जाना चाहिए और अदृश्य भूतों यानी न्यूट्रिनो के रूप में हवा में गायब हो जाना चाहिए। यह एक जादूगर के सहायक के धुएं के गुबार में बदलकर गायब होने जैसा है, लेकिन यह करतब इतना दुर्लभ है कि इसे एक बार होते हुए देखने के लिए आपको एक अरब शो देखने पड़ सकते हैं। वैज्ञानिक इस बात पर गहराई से ध्यान देते हैं क्योंकि यदि वे इसे उम्मीद से अधिक या कम बार होते देखते हैं, तो इसका मतलब होगा कि ब्लूप्रिंट गलत है और प्रकृति की एक गुप्त, छिपी हुई शक्ति काम कर रही है—कुछ ऐसा जिसे "न्यू फिजिक्स" (नई भौतिकी) कहा जाता है जिसे हमने अभी तक नहीं खोजा है।

यह शोध पत्र CERN (यूरोपीय परमाणु अनुसंधान संगठन) की वैज्ञानिकों की एक टीम की रिपोर्ट है, जिन्होंने इस दुर्लभ करतब को रंगे हाथों पकड़ने के लिए एक विशाल, उच्च-तकनीकी "जादू के शो" का निर्माण किया है। उन्होंने NA62 प्रयोग नामक एक मशीन का उपयोग किया, जो एक अत्यंत संवेदनशील कैमरे और लेजर ट्रिपवायर्स के सेट की तरह कार्य करती है ताकि वे इन नन्हे कणों को वैक्यूम (निर्वात) के माध्यम से तेजी से गुजरते हुए ट्रैक कर सकें। टीम ने कई वर्षों तक डेटा एकत्र किया, लेकिन यह विशिष्ट रिपोर्ट उनके द्वारा 2023 और 2024 में एकत्र किए गए ताज़ा डेटा और उनके पिछले अवलोकनों पर केंद्रित है। उन्होंने केवल निगरानी ही नहीं की; उन्होंने सही कणों को पहचानने और शोर (नॉइज़) को अनदेखा करने के लिए अपने उपकरणों को "स्मार्ट" कंप्यूटर दिमागों (मशीन लर्निंग) के साथ अपग्रेड किया, जिससे उनकी खोज बहुत अधिक सटीक हो गई।

परिणाम क्या रहा? उन्होंने उस करतब को पकड़ लिया! अपने 2023-2024 के डेटा में, उन्होंने 33 ऐसी घटनाओं को पाया जो बिल्कुल उसी दुर्लभ क्षय (decay) जैसी दिख रही थीं जिसकी वे तलाश कर रहे थे, जबकि मानक नियमों के अनुसार केवल लगभग 23 घटनाओं और 12 बैकग्राउंड "शोर" (जैसे अन्य कण जो इस करतब की नकल करते हैं) की उम्मीद थी। जब उन्होंने इस नए डेटा को अपने पिछले वर्षों के अवलोकन के साथ जोड़ा, तो उन्होंने कुल 84 घटनाओं की गणना की। यह एक बहुत बड़ी बात है क्योंकि यह पुष्टि करता है कि यह क्षय लगभग हर 100 अरब कयॉन के क्षय होने पर 9.6 घटनाओं की दर से होता है। यह संख्या, जिसे $(9.6^{+1.9}_{-1.8}) \times 10^{-11}$ के रूप में लिखा गया है, स्टैंडर्ड मॉडल की भविष्यवाणियों से लगभग पूरी तरह मेल खाती है।

वैज्ञानिक इस परिणाम को लेकर बहुत आश्वस्त हैं। उन्होंने गणना की कि इसके संयोग या केवल यादृच्छिक शोर होने की संभावना एक अरब में एक से भी कम है (सांख्यिकीय महत्व 6 सिग्मा से अधिक)। उन्होंने स्पष्ट रूप से इस विचार को खारिज कर दिया कि उन्होंने कुछ भी नहीं देखा या केवल बैकग्राउंड शोर ही हो रहा था। हालांकि उन्हें इस विशिष्ट प्रयोग में किसी "न्यू फिजिक्स" के कारण नियमों के टूटने का कोई संकेत नहीं मिला, लेकिन अब उन्होंने इस दुर्लभ घटना को 20% की सटीकता के साथ मापा है, जो उनके पिछले मापों की तुलना में एक बड़ा सुधार है। उन्होंने अनिवार्य रूप से अपने "दर्शकों" के आकार को दोगुना कर दिया और अपने दृश्य को इतना स्पष्ट कर दिया कि अब वे पूरे विश्वास के साथ कह सकते हैं कि ब्रह्मांड बिल्कुल उसी तरह व्यवहार कर रहा है जैसा कि वर्तमान ब्लूप्रिंट इस विशेष करतब के लिए भविष्यवाणी करता है। टीम 2026 तक देखते रहने की योजना बना रही है, इस उम्मीद में कि वे इन दुर्लभ क्षणों को और अधिक पकड़ सकें ताकि यह देख सकें कि क्या नियम और भी सूक्ष्म जांच के तहत कायम रहते हैं।

तकनीकी सारांश: $K^+ \to \pi^+\nu\bar{\nu}$ क्षय के ब्रांचिंग रेशियो का मापन

समस्या और प्रेरणा
$K^+ \to \pi^+\nu\bar{\nu}$ क्षय क्वार्क-फ्लेवर क्षेत्र में एक अत्यंत दुर्लभ प्रक्रिया है, जिसे स्टैंडर्ड मॉडल (SM) से परे भौतिकी की खोज के लिए एक "गोल्डन मोड" माना जाता है। हालिया SM भविष्यवाणियाँ इस ब्रांचिंग रेशियो को लगभग $8 \times 10^{-11}$ पर रखती हैं, जिसकी सैद्धांतिक सटीकता 8% से बेहतर है, जो मुख्य रूप से प्रयोगात्मक इनपुट और लॉन्ग-डिस्टेंस चार्म योगदानों द्वारा सीमित है। न्यू फिजिक्स से जुड़े कई मॉडल इन मानों से महत्वपूर्ण विचलन की भविष्यवाणी करते हैं, जो अक्सर $K_L \to \pi^0\nu\bar{\nu}$ क्षय और अन्य फ्लेवर-चेंजिंग न्यूट्रल करंटों के साथ सह-संबंधित होते हैं। जबकि NA62 प्रयोग ने 2016-2022 के डेटा का उपयोग करके इस क्षय के पहले अवलोकन को स्थापित किया था, यह शोध पत्र 2023 और 2024 के दौरान एकत्र किए गए डेटा के साथ पिछले डेटासेट को मिलाकर उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए एक परिष्कृत मापन की रिपोर्ट करता है।

कार्यप्रणाली और प्रयोगात्मक सुधार
यह विश्लेषण CERN SPS पर NA62 प्रयोग के डेटा का उपयोग करता है, जो 2023 और 2024 के दौरान एकत्र किया गया था। इस डेटासेट में $8.9 \times 10^5$ स्पिल्स (spills) शामिल हैं, जिन्हें 440 MHz की औसत इंस्टेंटेनियस बीम तीव्रता पर एकत्र किया गया था, जो कि 2021-2022 में उपयोग की गई अधिकतम डिजाइन तीव्रता से कम है। इस तीव्रता में कमी को डेड टाइम और एक्सीडेंटल वेटो (accidental vetoes) को न्यूनतम करके सिग्नल यील्ड को अनुकूलित करने के लिए पाया गया था।

इस डेटासेट के लिए कार्यान्वित प्रमुख तकनीकी अपग्रेड और पद्धतिगत सुधार निम्नलिखित हैं:

बीमलाइन अपग्रेड: KTAG डिफरेंशियल चेरेनकोव काउंटर को 3.85 बार पर H $_2$ गैस का उपयोग करने के लिए अपग्रेड किया गया था (पहले 1.71 बार पर N $_2$ का उपयोग किया जाता था)। इसने रेडिएशन लेंथ के 3.9% से घटाकर 0.7% तक मटेरियल बजट को कम कर दिया, जिससे बिखरे हुए बीम कणों में 30% की कमी आई और $K^+$ पहचान दक्षता 99.7% तक सुधर गई।
रीडआउट सिस्टम: वेटो काउंटर (VC) और CHANTI डिटेक्टरों के लिए एक नए FPGA-आधारित टाइम-टू-डिजिटल कन्वर्टर (TDC) सिस्टम ने पिछले TEL62 बोर्डों का स्थान लिया, जो ATLAS FELIX बोर्डों द्वारा रीड आउट किया जाता है, जिससे डेटा थ्रूपुट और विश्वसनीयता में सुधार हुआ।
पुनर्निर्माण में मशीन लर्निंग:
- बीम ट्रैकिंग: Gigatracker (GTK) स्पेक्ट्रोमीटर में 4D बीम पार्टिकल ट्रैकिंग को एक पारंपरिक एल्गोरिदम से बदलकर ट्रांसफार्मर एनकोडर और एक बाइनरी क्लासिफायर पर आधारित डीप लर्निंग आर्किटेक्चर में अपडेट किया गया। इसने फॉल्स ट्रैक दर को 13% से घटाकर 4% कर दिया और ट्रैक शुद्धता (purity) को 87% से बढ़ाकर 97% कर दिया।
- पार्टिकल आइडेंटिफिकेशन: कैलोरीमेट्रिक पार्टिकल आइडेंटिफिकेशन (LKr और MUV1,2 डिटेक्टरों का उपयोग करके) के लिए एक नया क्लासिफायर लागू किया गया जो एक कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) और एक फुली कनेक्टेड फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क को जोड़ता है। इसने पायोन पहचान की संभावना को ~2% बढ़ाया और पिछले बूस्टेड डिसीजन ट्री (BDT) क्लासिफायर की तुलना में म्यूऑन के पायोन के रूप में गलत पहचान को 40% कम कर दिया।
ट्रिगर और सिलेक्शन: PNN सिग्नल ट्रिगर लाइन में लार्ज-एंगल वेटो (LAV) के लिए बेहतर ऑनलाइन स्लीइंग करेक्शन (slewing corrections) को शामिल किया गया, जिससे वेटो विंडो 6 से घटकर 4 ns हो गई। अपस्ट्रीम बैकग्राउंड रिजेक्शन को सबसे अपस्ट्रीम LAV स्टेशन (LAV1) में काऑन समय के 2 ns के भीतर कोई सिग्नल न होने की आवश्यकता के साथ बढ़ाया गया।

बैकग्राउंड अनुमान
बैकग्राउंड फिडुशियल वॉल्यूम (FV) के भीतर गलत पुनर्निर्मित $K^+$ क्षयों से और अपस्ट्रीम क्षयों या इंटरैक्शन से उत्पन्न होते हैं।

इन-फिडुशियल वॉल्यूम बैकग्राउंड्स: प्रमुख मोड ( $K^+ \to \mu^+\nu$ , $K^+ \to \pi^+\pi^0$ , $K^+ \to \pi^+\pi^+\pi^-$ ) के लिए किनेमैटिक टेल अंश (kinematic tail fractions) समर्पित कंट्रोल सैंपल्स का उपयोग करके निर्धारित किए गए। रेडिएटिव क्षय और $K^+ \to \pi^+\pi^-\text{e}^+\nu$ जैसे दुर्लभ मोड का अनुमान सिमुलेशन के माध्यम से लगाया गया और कंट्रोल रीजन में सत्यापित किया गया। $K^+ \to \mu^+\nu\gamma$ का योगदान कम बीम ऑक्यूपेंसी और नए कैलोरीमेट्रिक आइडेंटिफिकेशन एल्गोरिदम के कारण काफी कम हो गया।
अपस्ट्रीम बैकग्राउंड्स: एक अपस्ट्रीम रेफरेंस सैंपल (URS) का उपयोग करके पूरी तरह से डेटा-ड्रिवन रणनीति अपनाई गई। क्लोजेस्ट डिस्टेंस ऑफ अप्रोच (CDA) वितरण पर एक टेम्पलेट फिट ने अपस्ट्रीम बैकग्राउंड इवेंट्स को सिग्नल रीजन में एक्सट्रपलेशन करने की अनुमति दी। एक्सीडेंटल घटक (accidental component) प्रमुख पाया गया। 2023-2024 के डेटासेट के लिए कुल अनुमानित बैकग्राउंड $12.0^{+2.9}_{-2.2}$ इवेंट्स है।

परिणाम

2023–2024 डेटासेट: सिग्नल रीजन को अनमास्क करने के बाद, 33 कैंडिडेट इवेंट्स देखे गए। अपेक्षित SM सिग्नल $22.9 \pm 1.1$ इवेंट्स था, जिसमें अनुमानित बैकग्राउंड $12.0^{+2.9}_{-2.2}$ इवेंट्स है। मापा गया ब्रांचिंग रेशियो है:
$\mathcal{B}_{2023-2024}(K^+ \to \pi^+\nu\bar{\nu}) = \left( 7.2^{+2.3}_{-2.1} \right) \times 10^{-11}$
संयुक्त डेटासेट (2016–2024): 2023-2024 के डेटा को 2016-2022 के डेटासेट के साथ मिलाने पर, $30^{+4}_{-3}$ के अपेक्षित बैकग्राउंड और $43 \pm 1$ के अपेक्षित SM सिग्नल के विरुद्ध कुल 84 ऑब्जर्व्ड इवेंट्स प्राप्त होते हैं। इसके परिणामस्वरूप बैकग्राउंड-ओनली हाइपोथीसिस के रिजेक्शन के लिए महत्व (significance) $6\sigma$ से अधिक है। संयुक्त ब्रांचिंग रेशियो है:
$\mathcal{B}_{2016-2024}(K^+ \to \pi^+\nu\bar{\nu}) = \left( 9.6^{+1.9}_{-1.8} \right) \times 10^{-11}$
यह 20% की सापेक्ष सटीकता (relative precision) के अनुरूप है।

महत्व और दावे
यह शोध पत्र दावा करता है कि संयुक्त मापन स्टैंडर्ड मॉडल भविष्यवाणियों के अनुरूप है। अनुकूलित स्थितियों में एकत्र किए गए 2023-2024 डेटासेट के समावेश ने पिछले 2016-2022 मापन की तुलना में सटीकता में बड़ा सुधार प्रदान किया है। विशेष रूप से, प्रभावी सैंपल साइज दोगुना हो गया जबकि सापेक्ष बैकग्राउंड योगदान काफी कम हो गया। यह परिणाम पहली बार है जब NA62 प्रयोग ने संयुक्त डेटासेट का उपयोग करके SM ऑब्जर्वेशन के लिए $5\sigma$ से अधिक अपेक्षित महत्व प्राप्त किया है। यह मापन $K \to \pi\nu\bar{\nu}$ क्षय मोड पर वर्तमान प्रतिबंध प्रदान करता है, जो ग्रॉसमैन-निर बाउंड (Grossman-Nir bound) और $K_L$ मोड के लिए KOTO प्रयोग द्वारा निर्धारित प्रत्यक्ष ऊपरी सीमाओं के अनुरूप है। लेखक उल्लेख करते हैं कि डेटा संग्रह 2026 तक जारी रहेगा, और अंतिम डेटासेट से सिग्नल इवेंट्स की संख्या में और 50% की वृद्धि होने की उम्मीद है।

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