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利用机器学习研究中低能重离子碰撞中的物理问题
被引量：
1
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作者
张英逊
王方元
+5 位作者
李理
陈响
崔莹
王馨钰
杨钧评
赵凯
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期751-761,I0001,共12页
中低能重离子碰撞的内禀涨落破坏了重离子碰撞的初态输入量与末态观测量的一一对应关系,从而对利用机器学习从末态观测量反推感兴趣的初态输入物理量,如碰撞参数、状态方程等提出了新的挑战。本文从微观动力学输运模型出发,分析了末态...
中低能重离子碰撞的内禀涨落破坏了重离子碰撞的初态输入量与末态观测量的一一对应关系,从而对利用机器学习从末态观测量反推感兴趣的初态输入物理量,如碰撞参数、状态方程等提出了新的挑战。本文从微观动力学输运模型出发,分析了末态观测量相对于初态输入量产生分布的原因。理论计算表明末态观测量对于初态输入量的涨落近似满足高斯形式。通过结合贝叶斯定理和无监督的机器学习算法,可以模型无关地分类碰撞的事件以及重构碰撞参数的分布。进一步利用两种神经网络对质子、中子在同位旋非对称介质中有效质量的劈裂进行了分析,指出末态实验数据的扁平化处理能提高卷积神经网络和简单神经网络分辨质子、中子有效质量劈裂的精度。
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关键词
重离子碰撞
输运理论模型
涨落机制
碰撞参数
有效质量劈裂
机器学习算法
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职称材料
题名
利用机器学习研究中低能重离子碰撞中的物理问题
被引量：
1
1
作者
张英逊
王方元
李理
陈响
崔莹
王馨钰
杨钧评
赵凯
机构
中国原子能科学研究院
核物理
研究所
广西师范大学、广西核物理与核技术重点实验室
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期751-761,I0001,共12页
基金
中国原子能科学研究院院长基金(YZ222407001301)
国家自然科学基金(11875323,12275359,11961141003)
+2 种基金
国家财政部稳定支持研究经费(WDJC-2019-13)
国家重点研发计划(2018YFA0404404)
中核集团领创项目(LC192209000701,LC202309000201)。
文摘
中低能重离子碰撞的内禀涨落破坏了重离子碰撞的初态输入量与末态观测量的一一对应关系,从而对利用机器学习从末态观测量反推感兴趣的初态输入物理量,如碰撞参数、状态方程等提出了新的挑战。本文从微观动力学输运模型出发,分析了末态观测量相对于初态输入量产生分布的原因。理论计算表明末态观测量对于初态输入量的涨落近似满足高斯形式。通过结合贝叶斯定理和无监督的机器学习算法,可以模型无关地分类碰撞的事件以及重构碰撞参数的分布。进一步利用两种神经网络对质子、中子在同位旋非对称介质中有效质量的劈裂进行了分析,指出末态实验数据的扁平化处理能提高卷积神经网络和简单神经网络分辨质子、中子有效质量劈裂的精度。
关键词
重离子碰撞
输运理论模型
涨落机制
碰撞参数
有效质量劈裂
机器学习算法
Keywords
heavy ion collision
transport model
fluctuation mechanism
impact parameter
effective mass splitting
machine learning algorithm
分类号
O571.6 [理学—粒子物理与原子核物理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用机器学习研究中低能重离子碰撞中的物理问题
张英逊
王方元
李理
陈响
崔莹
王馨钰
杨钧评
赵凯
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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