第260章 超隱身材料
一個新年，徐川在家裏呆到了元宵，徐曉那丫頭都開學了，他還沒出發。
本來他是準備正月初八就返回金陵的，但針對惰性中微子的解析在過完年後進入了關鍵節點。
對他來說，隻要計算機的性能夠用，在家裏處理這些數據和在金陵處理這些東西沒多大區別。
於是他便在家裏呆了下來，繼續完成解析工作。
憑借著上輩子對惰性中微子的了解，徐川很容易就能從經過南大分析後的數據中找到他需要的那些東西。
這一過程就像是在一條含有金砂的小河中淘金一樣，用最原始的工具一點一點的將隱藏在繁多砂礫中的細小黃金顆粒淘洗出來，彙聚到一起，最終熔煉成的金磚。
當然，從海量的對撞數據中篩選出有用的數據，難度可比從河砂中淘金要大多了，特別是尋找一種全新的粒子時。
盡管理論物理有時候會對目標的特性做一定的分析和推測，但實際上，這種目標粒子在高能級對撞中表現出來的特性與信息到底是什麼樣子的，誰也不知道。
這就好比淘金的過程中，原本是金燦燦的黃金現在可能是黑色的，也有可能是土黃的，更有可能形狀和泥沙類似.
這種情況下，再要精準的的將其分辨出來，難度不亞於連翅膀都不給就讓人飛上天。
不過好在，他腦海中有足夠多的惰性中微子信息數據，對於它的每一個已知形態，他都相當了解。
書房中，徐川手握著鼠標，操控著Adobe Illustrator畫圖軟件將達裏茲圖上的最後一條像素點拉上。
點擊，保存，當名為‘惰性中微子達裏茲圖’的文件夾中生成一張新的圖片時，他坐直了身體，長舒了一口氣。
這是一張很常見粒子共振達裏茲圖，它展示了ATLCE探測器采集到粒子對撞機中末態粒子的共振態的相互幹涉、末態粒子的角分布、以及物理過程的矩陣元結構等參數。
從能級數據來看，它並沒有什麼值得分析或者注意的地方。
但是在展示共振態的關鍵曲線上，它有一角並不怎麼引人注意的凹點。
如果將這個文件夾中的其他達裏茲圖全都打開，你會驚奇的看到這些凹點會連接成一條︺型弧線。
這正是惰性中微子的共振態表現信息。
當然，嚴格來說，達裏茲圖其實無法完全表現出惰性中微子的特性，畢竟它設計的初衷是一種描述物理事件密度分布的兩維圖。
而惰性中微子除了達裏茲圖能表現出來的不變質量、動能等信息外，還有一些其他的信息是無法描述。
當然，這和LHC的探測器有關係，目前的探測器使用的科技手段根本就無法觀測到暗物質，自然也就無法完整的將所有的信息全部展示出來了。
不過用於說服大眾，或者讓信服這是一種物理界目前從未發現和找到的全新粒子，已經足夠了。
以現在的數據量，再配合他的分析和理論，惰性中微子存在的置信度已經達到了3sigma以上了。
sigma是統計學用來表示標準偏差，即數據的離散程度的一個標準，希臘字母中用σ來表示。
如果學過概率論，對於這個東西肯定不陌生。
在統計顆或者概率論或者其他什麼課上，很常見的一句話叫做3sigma原則，就是說3sigma以上置信度就已經很高很高了，可以認為基本無誤了。
3sigma也稱作“標準偏差三倍法”，是一種統計準則，用於衡量特定測試項目特定樣本組合的正常範圍。
3σ計算公式的原理是，如果一個測試的結果的標準差為S，那麼99.7％的結果將在mean±3S範圍內。
因此，如果一個測試的標準差等於1，那麼99.7％的測試成果將介於mean±3之間。
如果對這些東西不太理解，那麼最簡單的就是，你可以理解為，3sigma意味著這件事發生的概率在99.73%以上。
當然，在物理領域，特別是高能物理和粒子物理領域，判斷一顆新粒子是否存在，其置信度至少要達到5sigma以上。
5-sigma置信度可以理解為，所觀測到的結果99.99994%是真實的結果，但有0.00006%的可能性這個結果其實隻是實驗誤差。