Particules scalaires, processus de changement de saveur et symétries de jauge

Melquíades

Particules scalaires, processus de changement de saveur et symétries de jauge


Considérons une version étendue du modèle standard (SM) avec un nouvel opérateur Yukawa de la forme

g¯ϕ,


est un lepton du SM et

ϕ

est une nouvelle particule réelle spin-0, qui est supposée être un singulet de

SU(2)L

. Ce nouveau terme rompt le

SU(2)L

symétrie, mais je n’essaierai pas de justifier son existence.


Maintenant, ma question:

  • Je veux calculer la correction de boucle au sommet

entrez la description de l'image ici,

  • Si ce n’est pas le cas, quelles conditions doivent être imposées au lagrangien pour avoir des contributions finies? Est-ce suffisant d’avoir un hamiltonien de dimension

Réponses


 TwoBs

Si vous envisagez des neutrinos sans masse, il n’y a pas un tel diagramme car toutes les interactions conserveraient la saveur. Si vous prenez à la place des neutrinos massifs, vous testez la violation de la saveur du lepton au sein du SM depuis la nouvelle interaction avec

φ

respecte la saveur. Il est donc très très petit, contrôlé par les masses de neutrinos. À son tour, il est donc clair que ce diagramme est fini car vous devez effectuer une insertion de masse qui rend l’intégrale suffisamment convergente.

Melquíades

Merci pour votre réponse! Mais je ne vois toujours pas pourquoi ce diagramme est fini. Si

TwoBs

cette contribution au maximum divergente à l’intégrande préserve la saveur car elle ne sait rien des masses de neutrinos que vous venez de laisser tomber dans le comptage de puissance. Le terme suivant qui dépend des masses de neutrinos, le seul qui peut vous donner des termes de saveur hors diagonale, doit avoir (au moins) un supplémentaire

TwoBs

oui, ce serait fini. Parce que peu importe la taille de la masse, la partie divergente de l’intégrale est indépendante de la masse et donc conserve la saveur.

TwoBs

Si l’accouplement

TwoBs

Oui, par définition de la renormalisation, vous pouvez toujours réabsorber les divergences dans un paramètre nu du lagrangien. Dans le cas présent, vous en avez besoin pour contenir

 

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