A deep learning approach to determining transport coefficients from hadronic and electromagnetic observables in heavy-ion collisions

一种从重离子碰撞中的强子和电磁可观测值确定输运系数的深度学习方法

基本信息

  • 批准号:
    534209-2019
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.53万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Postgraduate Scholarships - Doctoral
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2019-01-01 至 2020-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Nuclear physics, Computational physics, Deep learning, Bayesian analysis, Shear viscosity, Finite temperature field theory, Quark Gluon Plasma, Heavy ion collisions, Bulk viscosity, Quantum Chromodynamics
核物理、计算物理、深度学习、贝叶斯分析、剪切粘度、有限温度场理论、夸克胶子等离子体、重离子碰撞、体粘度、量子色动力学

项目成果

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Heffernan, Matthew其他文献

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  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Singh, Hardeep;Tang, Terence;Gray, Carolyn Steele;Kokorelias, Kristina;Thombs, Rachel;Plett, Donna;Heffernan, Matthew;Jarach, Carlotta M.;Armas, Alana;Law, Susan;Cunningham, Heather, V;Nie, Jason Xin;Ellen, Moriah E.;Thavorn, Kednapa;Nelson, Michelle L. A.
  • 通讯作者:
    Nelson, Michelle L. A.

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