¿Hay algún evento que haya ocurrido en algún campo que sea tan raro que pueda clasificarse como un evento de 1 en un millón a 1 en un billón?

Answer 1

El descubrimiento del bosón de Higgs.

La probabilidad de producción de Higgs en el LHC a partir de colisiones protón-protón es de aproximadamente [matemática] 10 ^ {- 8} [/ matemática] y la probabilidad de descomposición de Higgs a dos fotones es aproximadamente [matemática] 2 \ por 10 ^ {- 3 }[/matemáticas].

Este es el gráfico de tasa de desintegración. Puede ver que las desintegraciones [matemáticas] \ gamma \ gamma [/ matemáticas] tienen una probabilidad muy baja en la masa de Higgs. La probabilidad de producción es un poco más difícil de explicar, ya que involucra secciones transversales, pero créanme, es aproximadamente [matemáticas] 10 ^ {- 8} [/ matemáticas].

Eso da la probabilidad de que haya un evento de Higgs a dos fotones como [matemática] 2 \ por 10 ^ {- 11} [/ matemática] o, en otras palabras, 1 en 50 mil millones.

Answer 2

Este es un ángulo diferente en su pregunta, pero, en una rama de gestión de calidad llamada Six Sigma, el objetivo es reducir los eventos no deseados a aproximadamente uno por mil millones.

Para ser un poco más preciso: un error es un error en el proceso que conduce a un defecto. Un defecto es un error en el resultado, como un producto defectuoso. En la gestión de calidad, una tasa libre de defectos de 4 elementos por mil millones o menos es calidad de seis sigma.

Eso puede parecer muy pocos defectos, pero no lo es. Como ejemplo, veamos un televisor de plasma de pantalla ancha. Con 1120 x 760 píxeles por pulgada cuadrada, eso es casi 100,000 píxeles (células de plasma separadas) por pulgada cuadrada. Un televisor de pantalla ancha de 64 ″ de ancho y 36 ″ de alto tendrá casi 2 mil millones de píxeles. Un defecto en cualquiera de ellos reduce la calidad de la imagen. Por eso, en cualquier tecnología de pantalla plana, el costo aumenta rápidamente a medida que aumenta el tamaño de la pantalla. Hacer televisores de pantalla grande sin defectos es muy costoso.

A nuestro alrededor, en nuestras computadoras, teléfonos celulares, equipos de entretenimiento, automóviles, aviones, estamos utilizando tecnología en la que se requiere un esfuerzo muy consciente con años de experiencia en ingeniería para reducir los errores y defectos a un nivel de menos de 1 en mil millones.

Esto significa que cada teléfono celular, TV y computadora que funciona es una maravilla tecnológica de menos de uno en un billón.

Answer 3

Persona de informática aquí:

Hoy pasó un segundo. Sí, pasaron 86400 segundos hoy, pero ese segundo paso, el paso de cualquier segundo …

Solo ocurre una vez cada dos o tres mil millones de ciclos de reloj.

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La terminología de uno en un millón y uno en un billón es una muy mala manera de describir las ocurrencias de eventos, ya que los eventos se producen en una escala continua. Para ellos, usualmente usamos la tasa de un evento, con la probabilidad de que ocurra un evento durante un período de tiempo t igual a [matemática] 1 – (1 – r) ^ t [/ matemática] y el número promedio de veces que ocurrió un evento en un marco de tiempo con una longitud t igual a [math] rt [/ math].

Por lo tanto, los segundos tienen una tasa de uno en mil millones de nanosegundos y, por lo tanto, son raros.

Answer 4

Hoy te levantaste a una hora muy específica. Los relojes pueden medir el tiempo con tanta precisión como 1/1000000000 de segundo. Eso es una billonésima de segundo. Entonces, las probabilidades de que te levantes en ese momento exacto fueron considerablemente menores que una en mil millones. Luego desayunaste. Digamos que comiste un huevo. El peso de ese huevo también se puede medir con extrema precisión. Por lo tanto, es poco probable que comas un huevo de exactamente ese peso. Y, por supuesto, es extremadamente improbable que te haya tomado exactamente el tiempo suficiente para comer el huevo. Y así todo el día, todos los días. Las probabilidades de que vivas la vida exacta que has vivido son muy pequeñas. De hecho, esas probabilidades son tan remotas que probablemente no existan. Pero lo hace. Entonces, los eventos raros son, de hecho, completamente normales.