暗物质探测数据集_LHC量热塔统计异常

数据集概述

该数据集记录了通过LHC量热塔统计异常分析发现的暗物质信号，包含与标准模型预测不符的大规模过度离散事件，为多种暗物质候选粒子相互作用提供了实验证据，是暗物质直接探测的突破性数据。

文件详解

• 文件名称: zenodo_paper1_free_quarks_ENHANCED_andre_dionisio_2025.zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 内容说明: 压缩包内包含LHC量热塔统计异常分析的核心数据，涉及50个时间分析块、能量区间相关性及交叉验证结果，记录了过度离散事件的统计参数（如Fano因子、泊松检验偏差）及暗物质候选粒子的兼容性数据。

适用场景

• 粒子物理学研究：分析暗物质与标准模型粒子的相互作用机制
• 宇宙学研究：验证暗物质占宇宙物质总量约百分之八十五的理论假设
• 探测器技术优化：基于统计异常数据改进LHC量热塔的探测精度
• 暗物质模型验证：评估镜像暗物质、 milli-charged暗物质等候选模型的兼容性
• 统计物理应用：研究高能物理实验中的过度离散现象及系统误差排除方法