利用热模型与人工神经网络(ANN)模型在LHC能区计算Pb-Pb中心碰撞的快度熵
高能物理 - 唯象学
2022-07-13 v1
摘要
利用实验观测到的已识别粒子谱以及由Hanbury Brown-Twiss (HBT)估计的源半径，分别计算了LHC能区中心Pb-Pb超相对论核碰撞中产生的快度熵 ，所涉及的粒子在 和 TeV下分别为 、、、、 和 ，以及 、、、 和 。采用人工神经网络(ANN)仿真模型估计所考虑能区下的快度熵 。将仿真结果与等效实验数据进行比较，取得了良好的一致。得到了描述实验数据的数学方程。计算 需要将横向动量谱外推至 ，因此我们使用两种不同的拟合函数：Tsallis分布和强子共振气体(HRG)模型。ANN模型成功描述实验测量意味着在缺乏实验的情况下可对快度熵作进一步预测。
引用
@article{arxiv.2110.15026,
title = {Entropy per rapidity in Pb-Pb central collisions using Thermal and Artificial neural network(ANN) models at LHC energies},
author = {D. M. Habashy and Mahmoud Y. El-Bakry and Werner Scheinast and Mahmoud Hanafy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.15026},
year = {2022}
}