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基于修改Tsallis模型的不同$\eta$区间 charged particles _bulk 属性研究

机器学习 2024-10-15 v1 人工智能 计算机科学与博弈论

摘要

本文对0.9、2.36和7 TeV中心-of-mass能量下pppp碰撞中在12个等宽伪 rapidity 区域内带电粒子双微分pTp_T分布进行了全面分析。利用带有平均横向流动速度的修改Tsallis函数,我们的研究表明实验数据与所采用模型之间一致性良好。所有pTp_T范围内的拟合质量始终较高,每个图表旁边都有Data/Fit面板进行评估。提取的模型参数,包括动力学冻结温度(T0T_0)、横向流动速度(βT\beta_T)、非可扩展性参数(qq)和平均横向动量pT\langle p_T \rangle的依赖性均显示于伪 rapidity(η\eta)和碰撞能量(s\sqrt{s})上。T0T_0βT\beta_TpT\langle p_T \rangle因能量在高η\eta区域的传递较低而呈递增趋势,同时对s\sqrt{s}表现出较强的灵敏度。qqη\eta增加,表明中间η\eta区域的粒子更接近热平衡。本文还探讨了这些参数之间的相关性,强调T0T_0βT\beta_TqqpT\langle p_T \rangle之间的关系。我们的研究为理解高能质子-质子碰撞中热和动力学特征,特别是这些相互作用中产生的核物的 bulk 属性提供了宝贵的见解。

关键词

引用

@article{arxiv.2410.09107,
  title  = {Federated Learning for Data Market: Shapley-UCB for Seller Selection and Incentives},
  author = {Kongyang Chen and Zeming Xu},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2410.09107},
  year   = {2024}
}