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OSSERVAZIONI SU UNA POPOLAZIONE DI NATRIX NATRIX HELVETICA(LAC(?)P(?)DE)DEL LAGHETTO ALPINO DI VALAGOLA(trento)

Natural Disaster Reduction in China 1971年第1期 94-100页

作者： LUIGI SPORTELLI

SOMMARIO-L’A.,dopo brevi note ambientali,descrive alcuni esemplari di Na-trice dal collate catturati nel laghetto alpino di Valagola(Trentino)e rileva latendenza al melanismo e la ridotta statura della popolazione.

关键词： DI trento LAC OSSERVAZIONI SU UNA POPOLAZIONE DI NATRIX NATRIX HELVETICA DE)DEL LAGHETTO ALPINO DI VALAGOLA

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使用核碰撞模拟与机器学习研究原子核内单核子分布和两核子关联

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引用

作者：黄宇靖华中师范大学

学位级别：硕士

自从人们发现原子核内存在质子和中子以后,原子核内部结构一直是核物理领域的研究热点。由于对称能的影响,重原子核内中子的均方根半径往往会比质子的大,两者的差值就是中子皮的厚度。在实验上,虽然原子核内的质子分布能通过电子弹性散... 详细信息

自从人们发现原子核内存在质子和中子以后,原子核内部结构一直是核物理领域的研究热点。由于对称能的影响,重原子核内中子的均方根半径往往会比质子的大,两者的差值就是中子皮的厚度。在实验上,虽然原子核内的质子分布能通过电子弹性散射实验精确得到,但传统的中子分布探测方法依赖于误差较大的强子实验。此外,实验上还观察到了核子-核子短程关联的证据,表明原子核内的核子不能单纯地看作是在平均场中独立运动的粒子。在高能核物理研究中,这些初态核结构会对重离子碰撞末态产生重要的影响。相对论重离子碰撞是人们研究微观世界的重要手段,在重离子碰撞实验中往往会产生大量末态强子数据,这些末态强子分布理论上还保留初态原子核结构的信息。深度神经网络具有强大的分类识别和建立映射的能力,它可以通过对海量数据进行训练来提高模型的性能,非常适合用来分析和提取高能重离子碰撞数据。因此,我们希望使用深度神经网络的方法来构建重离子碰撞末态强子分布与初态原子核结构的关联映射。在中子皮的分类任务中,我们从halo类型和skin类型中子分布中采样P b原子核,并用SMASH模型产生halo-halo和skin-skin两种类型的核碰撞末态强子数据。由于涨落效应的影响,深度神经网络在halo和skin类型两分类任务中,对初态核子坐标和末态强子动量的分类精度仅有70%和52%。为了提高分类精度,我们采用多样本组合方法让神经网络学习到事件间的统计信息。对于50个初态和末态样本组成的数据,神经网络分类精度分别提高至100%和66%。我们还研究了三种核子-核子短程关联的初态Au原子核与对应末态事件的映射关系,这三种关联类型分别是无关联类型、硬球排斥类型和真实关联类型。我们发现核子关联类型会影响高能重离子碰撞中热密核物质在横平面内的初态各向异性,而对于末态强子动量分布,深度神经网络在三种关联类型的两两分类任务中的分类精度都较低。同样地,我们使用多样本组合方法来提高神经网络对核子-核子短程关联类型的分类精度。使用50个组合样本作为神经网络的输入,在trento核碰撞初态熵密度分布的两两分类任务中,神经网络的分类精度都在70%以上,而对于SMASH末态事件的分类任务中,神经网络的精度在60%到74%的范围内。总地来说,我们发现在使用高维特征空间多样本组合方法的情况下,深度神经网络能有效地建立高能重离子碰撞末态与初态核结构之间的关联映射。未来我们会寻找更多关于末态关联和涨落的物理量,以此来确定初态两核子关联信息。

关键词：相对论重离子碰撞深度神经网络中子皮核子-核子短程关联 SMASH trento

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