Exploring the QCD phase transition in relativistic heavy-ion collisions with fluctuations of conserved charges and machine learning
利用守恒电荷波动和机器学习探索相对论重离子碰撞中的 QCD 相变
基本信息
- 批准号:410922684
- 负责人:
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- 依托单位:
- 依托单位国家:德国
- 项目类别:Research Grants
- 财政年份:
- 资助国家:德国
- 起止时间:
- 项目状态:未结题
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- 关键词:
项目摘要
Properties of strongly interacting matter at extreme densities and temperatures are important for our understanding of the fundamental constituents of matter. The equation of state at high densities and moderate temperatures is the most important property of nuclear matter that is also relevant in cosmic events such as the recently observed neutron star mergers. At zero baryon chemical potential, a smooth cross-over has been established by lattice QCD and is consistent with experimental data in ultra-relativistic heavy-ion reactions at RHIC (Relativistic Heavy Ion Collider) and LHC (Large Hadron Collider). At finite net baryon density the sign problem prevents first principle calculations and one can only resort to an experimental exploration of the phase diagram of strongly interacting matter. Fluctuations of conserved charges are promising observables for a first order phase transition or critical endpoint in the QCD phase diagram. In this proposal, we plan to carry out a close experiment-theory collaboration to identify signatures of the phase transition between the quark-gluon plasma and the hadron gas. One critical task is to scrutinize measurements of higher moments of conserved charges and quantify background effects. Within dedicated transport and hydrodynamic calculations, multi-particle efficiencies, kinematic cuts, conservation laws and baryon transport are going to be investigated in detail. Volume fluctuations affected by the centrality selection are going to be addressed as well. The baryon stopping that determines the amount of net baryon density in the system will be investigated in a hadron-string approach. The goal is to clarify ambiguities in existing measurements by extracting the amount of the fluctuations associated with the physics of the critical endpoint and provide guidance for future experiments. In addition, machine learning techniques will be applied to identify new sensitive observables. Hybrid calculations with different equations of state will be used to train a deep convolutional neural network to identify the EoS from simulated and real experimental data. For this purpose, the highly efficient GPU based algorithm CLVisc for 3-dimensional viscous hydrodynamics is going to be extended to finite net baryon densities. By combining the complementary expertise of the Chinese and German applicants, the proposed exploration will provide insights on new routes to a better understanding of the QCD phase diagram.
在极端密度和温度下的强相互作用物质的性质对于我们理解物质的基本成分非常重要。 在高密度和中等温度下的状态方程是核物质最重要的性质,也与宇宙事件有关,例如最近观察到的中子星星合并。在重子化学势为零的情况下,格点QCD建立了一个光滑的交叉过程,与RHIC(Relativistic Heavy Ion Collider)和LHC(Large Hadron Collider)的超相对论重离子反应实验数据相一致.在有限的净重子密度的符号问题,阻止第一原理计算,人们只能求助于强相互作用物质的相图的实验探索。守恒电荷的涨落是QCD相图中一阶相变或临界端点的有希望的观测量。在这个提议中,我们计划进行密切的实验-理论合作,以确定夸克-胶子等离子体和强子气体之间相变的特征。 一个关键的任务是仔细检查守恒电荷的高阶矩的测量和量化背景效应。在专门的运输和流体动力学计算,多粒子效率,运动学削减,守恒定律和重子运输将被详细研究。受中心性选择影响的交易量波动也将得到解决。决定系统中净重子密度的重子停止将在强子弦方法中进行研究。我们的目标是通过提取与关键终点物理学相关的波动量来澄清现有测量中的模糊性,并为未来的实验提供指导。 此外,机器学习技术将用于识别新的敏感观测值。具有不同状态方程的混合计算将用于训练深度卷积神经网络,以从模拟和真实的实验数据中识别EoS。为此,基于GPU的三维粘性流体动力学的高效算法CLVisc将被扩展到有限净重子密度。通过结合中国和德国申请人的互补专业知识,拟议的探索将提供新的路线,以更好地理解QCD相图的见解。
项目成果
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