【大数据-算法-核内夸克分布函数与核DrellYan过程】
本文主要探讨了在大数据和算法的背景下，核内夸克分布函数以及核Drell-Yan过程的重要性和应用。Drell-Yan过程是一种类似于深inelastic scattering (DIS)的物理过程，常用于研究束缚核子的结构。在高能物理研究中，这个过程是揭示核子内部结构的关键工具。
首先，Drell-Yan过程在质子-原子核(p-A)碰撞中发生，它能够提供关于核子结构的信息。与DIS相似，此过程也受到核物质的影响，其中能量损失效应是一个重要的核效应。这意味着当高能夸克在核内传递能量时，会经历能量损失，这可以通过测量核Drell-Yan过程的高能依赖性来最佳地量化。
在河北师范大学的硕士学位论文中，作者通过三种不同的夸克能量损失参数化方法（如Ax, = -^ , zSxj）和核部分子分布，计算了核Drell-Yan的差分截面比与X2的关系，并与E772和E866实验数据进行了比较。结果显示，在小Xj值时，计算结果与实验数据相符。考虑到夸克能量损失效应的存在，这意味着在从核Drell-Yan过程中提取核部分子分布函数时，必须考虑这种能量损失效应。
论文进一步讨论了核子结构函数的核效应，包括核遮蔽效应、EMC效应（欧洲原子核研究组织实验发现的核子结构函数的核效应）和核子的费米运动效应。EMC效应表明，核环境能够影响核子的内部结构，从而改变了传统的核物理观念。
在第三章中，详细阐述了Drell-Yan过程的基本概念，以及核Drell-Yan过程中能量损失效应的机制。这部分讨论了如何在这些过程中理解和模拟能量损失。
第四章则对计算结果进行了分析和讨论，提出了一些关键的发现和结论。这些研究对于理解核内部分子分布和改进核物理模型具有重要意义，同时也为更精确地计算核反应截面提供了基础。
此外，论文引用了多种理论模型来解释EMC效应，包括组分夸克模型、重标度模型、双重P重新标度模型和部分子演化模型等。然而，这些模型通常依赖于经验参数，限制了其普遍适用性。因此，Hirai等人(HKM01)在2001年的研究中采取了一种无模型依赖的方法，通过分析轻子-核子深度非弹性散射的数据，获得了核内核子的部分子分布函数，这对于提高核反应截面的计算精度和深入理解核内的部分子分布具有显著价值。
总体而言，这篇论文深入研究了核物理中的核心概念，特别是核Drell-Yan过程中的能量损失效应，对于理解核子在原子核内的行为和核结构提供了新的视角，同时强调了在处理大数据和复杂算法时，准确理解核内夸克分布的重要性。这些研究成果对于未来核物理和粒子物理的理论发展以及实验设计都具有深远的影响。
