Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > hep-ph > arXiv:hep-ph/9407360

帮助 | 高级搜索

高能物理 - 现象学

arXiv:hep-ph/9407360 (hep-ph)
[提交于 1994年7月22日 ]

标题: HERA中强子的包容光致产生产物

标题: Inclusive photoproduction of hadrons at HERA

Authors:Bernd A. Kniehl II (Inst. f"ur Exp. Phys., Univ. Hamburg)
摘要: 我们研究了在HERA上通过直接和解析光子的强子的包容性光子产生,在QCD改进的部分子模型中达到次领头阶(NLO)。 我们预测了横向动量($\pt$)和快速度($\ylab$)分布,并将其与H1合作组的最新数据进行比较。 为了估计预测的理论误差,我们研究了它们对规范化和因子化尺度选择、减法方案以及部分子密度函数(PDF)的依赖性。 我们还引入了一种新的带电π介子和K介子的NLO碎片化函数集,该集是从$e^+e^-$在$\sqrt s=29$GeV的数据中提取的,并与H1数据进行对比。 这使我们能够定量地检验QCD改进的部分子模型,特别是量子层面的因子化定理。
摘要: We study inclusive photoproduction of hadrons at HERA via both direct and resolved photons to next-to-leading order (NLO) in the QCD-improved parton model. We predict transverse-momentum ($\pt$) and rapidity ($\ylab$) distributions and compare them with recent data by the H1 Collaboration. To estimate the theoretical error of the predictions, we investigate their dependence on the choice of renormalization and factorization scales, subtraction scheme, and parton density functions (PDF). We also introduce a new NLO set of fragmentation functions for charged pions and kaons, which is extracted from $e^+e^-$ data at $\sqrt s=29$ GeV, and confront it with the H1 data. This enables us to test quantitatively the QCD-improved parton model and, in particular, the factorization theorem at the quantum level.
评论: (在瑞典隆德的演讲,1994年5月)LaTeX,6页,4张图(Ps文件)
主题: 高能物理 - 现象学 (hep-ph)
引用方式: arXiv:hep-ph/9407360
  (或者 arXiv:hep-ph/9407360v1 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.hep-ph/9407360
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Annemarie Blobel [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 1994 年 7 月 22 日 15:06:05 UTC (36 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
hep-ph
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 1994-07

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号