面向下一代实验的 ultra fast、事件级重离子碰撞模拟
高能物理 - 唯象学
2025-12-19 v2 高能物理 - 实验
高能物理 - 理论
核实验
核理论
摘要
我们提出一种新型深度生成框架,使用概率扩散模型用于重离子碰撞输出的 ultra fast、事件级模拟。该新框架在UrQMD级联数据上进行训练,生成包含26种不同介子种的完整碰撞事件输出。输出以点云形式表示,其中每个点由粒子的动量向量及其对应的物种信息(ID)定义。我们的体系结构集成了基于正规化流的条件生成器,将全局事件特征编码为潜在向量,并使用扩散模型基于此条件生成粒子点云。本文提供了模型的详细描述以及性能深度分析。条件点云扩散模型学习生成碰撞事件的真实输出粒子,成功复现了UrQMD中对每种介子类型的重数、动量和rapidty的分布。灵活的点云表示保留了事件层面的完整细节,使其能够直接应用于逆问题和参数估计任务,同时也容易适用于加速任何事件级模型计算或探测器模拟。
引用
@article{arxiv.2502.16330,
title = {Ultra fast, event-by-event heavy-ion simulations for next generation experiments},
author = {Manjunath Omana Kuttan and Kai Zhou and Jan Steinheimer and Horst Stoecker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.16330},
year = {2025}
}
备注
Matches published version. 17 pages, 9 figures