使用神经网络求解QCD有效动力学理论

基于事件的QCD动力学仿真受限于在玻尔兹曼方程中求解高维碰撞积分的巨大数值成本。本文表明，神经网络可用于在远低于常规蒙特卡罗积分求解所需时间的比例上，准确估计碰撞积分。我们演示，对于各向同性和各向异性分布函数，网络准确预测分布函数的时间演化，这通过对碰撞积分进行传统求解并比较分布函数的多个时刻来验证。该工作为重离子碰撞中的非平衡初始阶段事件级建模奠定了基础。