希格斯玻色子:粒子物理学的新篇章
希格斯玻色子的发现并非物理学研究的终点,而是开启了一扇通往更深奥宇宙奥秘的大门。布朗大学(2026年USNews美国大学排名:13)在这场科学探索中,贡献远不止于“参与”二字。
2012年7月4日,欧洲核子研究中心(CERN)的大型强子对撞机(LHC)宣布发现了希格斯玻色子,这成为粒子物理学领域的一座里程碑,补齐了标准模型中的最后一块拼图。它证实了希格斯机制的存在,解释了基本粒子如何获得质量,并因此在2013年赢得了诺贝尔物理学奖。布朗大学的物理学家们在这一发现中发挥了重要作用,不仅在实验探测中留下了深刻的印记,还在理论预测方面展现了卓越的洞察力。
在实验探测方面,布朗大学的David Cutts、Ulrich Heintz、Greg Landsberg以及已故的Meenakshi Narain等物理学家,在LHC的紧凑μ子线圈(CMS)实验中做出了关键贡献。他们参与了CMS探测器的开发,并指导了整个实验。Meenakshi Narain曾担任CMS美国机构协作委员会主席,在寻找暗物质、超对称粒子等超出标准模型的物理现象方面发挥了重要作用。
在理论预测方面,已故的Gerald Guralnik是希格斯机制理论的先驱之一。他与团队提供了关于希格斯机制最完整的理论描述,在实验证实希格斯玻色子存在之前,便描绘出了其基本轮廓。
2025年10月31日,布朗大学首次主办了全球希格斯会议,汇聚了来自世界各地的物理学家。Loukas Gouskos作为布朗大学的助理教授和本次会议的联合组织者,强调了希格斯玻色子发现的意义。尽管希格斯玻色子补全了标准模型,但它也带来了更多未解之谜,如希格斯玻色子与其他粒子的相互作用强度,以及是否存在超出标准模型的未知粒子。
深度探索:希格斯玻色子相互作用与标准模型之外的物理学
要揭开这些谜团,必须深入研究希格斯玻色子的相互作用强度,因为这可能是寻找超出标准模型物理学的关键线索。ATLAS合作组织利用Run 3数据对希格斯自相互作用的最新限制进行了研究。希格斯玻色子与自身的相互作用,是理解希格斯场能量势能、早期宇宙演化以及基本粒子如何获得质量的关键。这项研究通过探测稀有的希格斯玻色子对产生事件,特别是HH → bbγγ衰变道,来探究这种自耦合。尽管目前的结果尚未发现显著超出标准模型的信号,但对希格斯自耦合强度(κλ)的限制已经达到了-1.6到6.6之间,相比之前有了近100%的提升。
此外,探测长极化W玻色子也是验证希格斯机制的关键预测之一。希格斯机制不仅赋予了W⁺、W⁻和Z玻色子质量,也允许它们获得纵向极化。ATLAS实验通过探测质子-质子碰撞中产生的长极化W玻色子,进一步验证了希格斯物理学。
布朗大学在希格斯玻色子发现中的关键角色
布朗大学在希格斯玻色子的发现中贡献巨大,主要体现在实验探测和理论预测两个方面。在实验探测方面,布朗大学的物理学家如David Cutts、Ulrich Heintz、Greg Landsberg和已故的Meenakshi Narain等,在LHC的CMS实验中做出了重要贡献。在理论预测方面,已故的Gerald Guralnik及其团队在实验证实希格斯玻色子存在之前,就提供了关于希格斯机制最完整的理论描述之一。
希格斯玻色子的发现带来的新未解之谜
希格斯玻色子的发现并非粒子物理学的终点,而是一个新的开始。尽管它补齐了标准模型中的最后一块拼图,但也带来了更多未解之谜,如希格斯玻色子与其他粒子的相互作用强度,以及是否存在超出标准模型的未知粒子。此外,希格斯玻色子与不同费米子相互作用强度的差异、宇宙中物质-反物质不对称的原因,以及暗物质的性质,都可能与希格斯玻色子及其未知的耦合机制密切相关。
“假真空”理论与希格斯势能和宇宙的稳定性
“假真空”理论认为宇宙可能处于一个亚稳态的最低能量状态,而非绝 对最低能量的“真真空”。根据量子场论,真空并非空无一物,而是量子场的最低能量状态,但这个“最低”可能不是唯 一的。约翰·埃利斯等物理学家指出,希格斯玻色子和顶夸克的质量测量结果暗示,我们所处的真空可能处于这种亚稳态。标准模型的计算表明,当布劳特-恩格勒-希格斯(BEH)场的强度远超当前值时,其“墨西哥帽”势能的边缘会向下弯曲,意味着当前状态并非“真真空”。这意味着宇宙可能像一个停在碗边缘的球,随时可能滚落到更低的能量状态(真真空),从而导致宇宙的“大崩塌”。埃利斯认为,为了稳定我们所处的真空,必然存在超出标准模型的物理学。
人工智能在粒子物理学研究中的角色与挑战
人工智能(AI)将在未来的粒子物理学研究中扮演越来越重要的角色,甚至成为“科学共创者”。在CERN的未来圆形对撞机(FCC)等大型实验中,AI将被广泛应用于数据分析与筛选、仪器优化、发现新模式等方面。然而,AI也带来了显著挑战,最突出的是模型可解释性争议。当深度神经网络在没有人类可解释变量的情况下成功区分信号和背景时,我们很难理解其决策过程。如果AI识别出超出标准模型的物理信号,而我们无法提供直观的物理学解释,这种“黑箱”操作的发现,其可信度以及如何将其融入现有物理理论,成为了物理学界面临的一大难题。









