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(\mathcal{O }(n\log _2 n)\)

时间: 2023-12-08 22:05:10 浏览: 93

双重子的弱衰变：$$ \ mathcal {B} _ {cc} \ rightarrow \ mathcal {B} _c V $$ Bcc→BcV

自旋1/2双倍魅力重子（$$ \ mathcal {B} _ {cc} $$ Bcc）的微弱衰减到自旋1/2单倍魅力重子（$$ \ mathcal {B} _c $$ Bc和光向量介子（V）是在现象学方案下研究的。这些贡献被分为不同的拓扑图，其中短距离的贡献是在分解假设下计算的，而长距离的贡献则被建模为最终状态相互作用（FSI），并使用单粒子交换模型进行了估算。在计算中，拓扑贡献倾向于分层。估计分支分数或衰减宽度，它表示$$ \ Xi _ {cc} ^ + \ rightarrow \ Xi _c ^ + \ pi ^ + \ pi ^-$$Ξcc+→Ξc+π+π-和$ $ \ Omega _ {cc} ^ {+} \ rightarrow \ Xi _ {c} ^ {+} K ^-\ pi ^ + $$Ωcc+→Ξc+K-π+可用作搜索的候选衰减$$ \ Xi _ {cc} ^ + $$Ξcc+和$$ \ Omega _ {cc} ^ + $$Ωcc+。发现了一些主要由远距离效应激活的衰变，观察这些结果在将来的实验中可以帮助理解FSI在魅力重子衰变中的作用。

你好！你提到的 $\mathcal{O }(n\log _2 n)$ 是一个时间复杂度表示法，常用于描述算法的运行时间与输入规模的关系。在这里，$n$ 表示输入规模，而 $\log _2 n$ 表示以 2 为底的对数。具体来说，$\mathcal{O }(n\log _2 n)$ 表示当输入规模为 $n$ 时，算法的运行时间不会超过 $n$ 乘以 $\log _2 n$ 的某个常数。一般来说，这是一种高效的时间复杂度，例如在排序算法中，快速排序的平均情况时间复杂度就是 $\mathcal{O }(n\log _2 n)$。如果你对具体的算法或者时间复杂度有更多的问题，我可以为你解答。

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