分类： 物理学 >> 核物理学 提交时间： 2025-04-17
摘要： 在极端相对论重离子碰撞条件下，精确构建有限重子化学势 区域的量子色动力学（Quantum Chromodynamics, QCD）物质状态方程（Equation of State, EoS）是当前高能核物理研究的核心难题之一。本研究提出一种基于深度学习的准部分子模型，通过构建三个深度神经网络，成功实现了零 条件下QCD状态方程的高精度重建。同时，经深入分析四阶广义磁化率 在不同温度和 下的单调性行为，大致限定了QCD临界点可能存在的区间为 (T, ) = (0.113 ± 0.019 GeV, 0.634 ± 0.11 GeV)。此外，对四阶累积量比 随碰撞能量 的依赖关系计算，其结果不仅与实验数据高度契合，还在 附近发现了极为显著的涨落现象。这一深度学习的准粒子模型，为有限重子密度下 QCD 物质的热力学与输运性质研究提供了全新的自洽理论框架，其推导出的状态方程参数不仅可以直接应用于相对论重离子对撞机束流能量扫描计划中的流体动力学模拟，还为深入探索 QCD 相图结构以及寻找临界点提供新的研究方法。
分类： 物理学 >> 核物理学 提交时间： 2023-06-12 合作期刊: 《核技术》
摘要： 高能重离子碰撞将夸克和胶子从原子核中释放出来，形成一种新的核物质形态，即解禁闭的夸克胶子等离子体（Quark-Gluon Plasma，QGP）。研究普通核物质或强子共振气体到夸克胶子等离子体的相变，需要在超级计算机上数值求解格点量子色动力学（Quantum Chromodynamics，QCD）。但是，格点QCD只能给出零重子化学势以及附近可泰勒展开区域的核物质状态方程，并预测这种条件下QGP到强子共振气体之间的相变为平滑过渡。在不能做泰勒展开的有限重子化学势区域，格点QCD会遭遇著名的符号问题，无法给出有效的核物质状态方程以及QCD相变类型。本文综述了利用机器学习在核物质状态方程、相变分类以及临界点寻找方面的研究。这些研究大致分为两类：第一类在高能重离子碰撞实验数据以及相对论流体力学模拟和分子动力学模拟中，利用核碰撞末态粒子分布来确定核物质状态方程以及相变种类；另一类是利用机器学习直接帮助格点QCD的采样，解决有限密系统中的符号问题。
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