400GeV P-Em 반응에서의 각분포 및 다중도에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는 400Gev 양성자와 핵건판과의 반응으로부터 방출된 Shower-입자의 각분포와 다중도에 관하여 다음과 같이 연구 하였다. 각분포에 관한 연구는 실험실에서 측정할 수 있는 2차 하전입자의 방출 각 θ를 이용하여 신속도라는 매개 변수로써 분석하였다. 입사 입자가 핵자와 처음 충돌한 후 그 충동 결과로생성된 입자의 평균 신속도 <η>_(H)와 그 후에 연달아 일어나는 핵내의 충돌에 의한 생성 입자들의 평균 신속도 <η>_(x)의 차를 나타내 주는 양 δ_(η)가 입사 에너지, 표적핵, 입사 입자의 종류에 관계없이 일정하다는 것을 연구한 R.E.Gibbs의 방법대로 δ_(η)를 구하여 보았다. 본 실험에서는 표적핵의 크기에 따른 변화를 조사하기 위해 n_(h)≤1, 2≤n_(h)≤6, n_(h)≥7로 나누었으며, 모든 n_(h)에 대해서도 계산하였다. 그 결과 n_(h)가 증가함에 따라 δ_(η)의 값이 감소하여 δ_(η)가 표적핵과 무관하다는 R.E.Gibbs의 연구와 일치하지 않았다. 그러나 이를 Collective tube model과 비교해 본 결과 이 모델의 이론과 맞았다. P-A반응과 P-N반응의 비교 연구로 신속도 분포 차(d)와 비(r)을 계산하였다. 이들도 n_(h)에 따라 8그룹으로 나누었으며, n_(h)가 증가할수록 d와 r의 증가를 표적-파쇄 영역(Target-fragmentation region)에서 뚜렷이 볼 수 있었다. 또한 η□5일 때 d=0인 값이 나왔다. 다중도에 관한 연구로 Shower - 입자의 다중도 <n_(s)>와 heavy-Particle의 다중도 <n_(h)>가 일차적인 관계가 있음을 알았고, 이들과 신속도와의 관계도 조사하였다. 그 결과 <η>~√n_(h)인 관계식을 얻었으며 내부 충돌 수 v가 <v>∼√n_(h)인 식을 사용하여 <η>~<ν>임을 알았다. 모든 에너지에의 다입자 생성 과정에서 다중도에 관한 KNO Scaling이 성립한다는 이론을 확인하기 위하여 본 실험에서도 조사한 결과 이 이론과 맞는 Graph를 얻을 수 있었다.;Rapidities and multiplicities among Shower particles emitted from the proton-Emulsion nuclei interactions have been studied at 400 Gev. We have analysed the angular distribution by means of the pseudorapidity variable η, R. E. Gibbs reported that the distance between the centroids of the hadron-target distribution, η_(H), and the excessparticle distribution, η_(x)·δ_(η) = <η>_(H) - <η>_(x) is independent of energy, target mass, and Projectile. We determined the δ_(η) by the method of R.E. Gibbs. The result is not consistent with his experimental result but collective tube model. The rapidity distribution difference (d) and the ratio(r) between P-A and P-N reactions at 400 Gev are Calculated. We found that the larger n_(h) the stronger deformation of angular distribution in target-fragmentation region, and also d=o at η □ 5. Multiplicity correlations of the n_(s) and n_(h) are linear function with posttive slopes. Finally, the KNO scaling behaviors are fitted well with our multiplicity distributions.