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能量下碰撞中在12个等宽伪 rapidity 区域内带电粒子双微分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()、横向流动速度()、非可扩展性参数()和平均横向动量的依赖性均显示于伪 rapidity()和碰撞能量()上。、和因能量在高区域的传递较低而呈递增趋势,同时对表现出较强的灵敏度。随增加,表明中间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、、和之间的关系。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。
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}
}