运用主成分分析与贝叶斯校准解决化学冻结研究中的比值冗余问题

我们引入一种基于主成分分析（PCA）与贝叶斯方法的框架，用于从相对重离子碰撞中提取化学冻结条件，解决基于持续量比值的分析中长期存在的歧义问题。通过从选定的物种构建所有可能的持续量比值，并将其转化为正交 PCA 基，方法消除了线性冗余，消除了比值选择导致的信息损失和系统不确定性。随后，对哈达物质共振气体（Hadron Resonance Gas, HRG）模型进行能量尺度的贝叶斯校准，直接在去相关的空间中完成，借助高斯过程模拟器实现快速而准确的模型评估。详细的 Sobol 灵敏度分析结合 PCA 载荷结构，识别出最具信息量的比值组合，揭示了随着 $\sqrt{s_{NN}}$ 增加，冻结条件从由化学势控制转向由温度控制。校准后的模型成功复现所有测量到的比值，提取的冻结参数与之前的 HRG 确定结果一致。