中文摘要：

利用JETSET蒙特-卡洛产生器产生的电子-正电子对撞事件样本，用Durham算法挑选三喷注事件。寻找能区分夸克和胶子喷注的特征参量，建立以这些参量为输入的单隐层前馈式神经网络。用在蒙特-卡洛样本中进行粒子追踪得到的纯度高的喷注样本训练神经网络，建立起能在实验数据样本中判定夸克与胶子喷注达到较高纯度的网络。将所发展的方法首先用到蒙特-卡洛样本，得到纯度较高的夸克、胶子喷注样本。用不同的喷注参数y cut、y 23 和喷注的硬度h，研究快度y、横动量pt、方位角φ的一维饱和参量γ随这些参数变化的规律，分析它们在标志喷注性质中的作用，寻找对判定夸克、胶子喷注的性质最有效的参数。利用这些参数对夸克、胶子喷注内部的各向异性分形性质进行对比研究，探讨夸克与胶子在碎裂动力学上的差异。然后将所建立的方法运用于L3实验数据样本，用实验研究夸克与胶子碎裂动力学的差异，得到初步结果。

结论摘要：

⑴提出喷注的新特征量- - 硬度。⑵研究了"助推"神经网络在高能物理中的应用。着重讨论了有交错和无交错两种边界下助推神经网络的执行效果。⑶率先研究单事件横动量"分布"的逐事件起伏。基于分布泛函的假定，解析地推导了相关公式。⑷修改L-N场论模型建立了组份夸克分解为裸夸克和非微扰胶子和夸克对的结构图象。给出了传播子，计算了有关过程。⑸现有的输运模型中，部分子一直碰撞到停止反应，然后逐个强子化，因而不能讨论相变机制。我们提出了一个部分子系统因膨胀而迅速降温达到过冷态然后释放潜热，在瞬间所有部分子集体强子化的模型。这是在相对论重离子碰撞的输运模型中加入相变机制的首次尝试。⑹在多相输运模型AMPT中取所有强子的平均强子化时间作为整个事件的强子化时间，发现即使电荷平衡函数BF的宽度对系统的强子化时间有依赖性，也会被淹没在对多重数的强烈依赖中。指出，目前流行的用BF变窄作为因产生QGP而推迟强子化的信号是不可行的。⑺理论预言，可以用由QCD不同真空的燧穿（瞬子）引发电子核子深度非弹来产生夸克胶子融合，形成一种夸克胶子物质。我们初步开展了这方面的研究。发展了区别出瞬子末态IFS的方法，为研究其性质作准备。