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高能物理 - 格点

arXiv:1904.00504 (hep-lat)
[提交于 2019年3月31日 ]

标题: 晶格量子色动力学数据中特征检测的联合轮廓网分析

标题: Joint Contour Net Analysis for Feature Detection in Lattice Quantum Chromodynamics Data

Authors:Dean P. Thomas, Rita Borgo, Robert S. Laramee, Simon J. Hands
摘要: 本文展示了多变量拓扑算法在分析和解读格点量子色动力学(QCD)数据中的应用。 格点QCD 是理论物理学领域中一个历史悠久的研究方向,旨在理解强核力。 复杂的计算机模拟模型用于研究夸克与胶子之间的相互作用,以测试关于极端环境下物质行为的理论。 数据集通常通过蒙特卡洛方法生成,提供一组配置集合,从中必须计算可观测量的平均值。 这带来了可视化和数据分析方面的挑战,因为典型的集合研究可能产生数百甚至数千个独特的配置。 我们展示了多变量拓扑方法(如联合轮廓网)如何帮助物理学家在时间背景下检测和追踪数据中的重要特征。 这使他们能够通过识别核心可观测量在周围数据中的结构和分布来专注于这些结构和分布。 这些技术还展示了定量方法如何有助于理解动态系统中对象的寿命。
摘要: In this paper we demonstrate the use of multivariate topological algorithms to analyse and interpret Lattice Quantum Chromodynamics (QCD) data. Lattice QCD is a long established field of theoretical physics research in the pursuit of understanding the strong nuclear force. Complex computer simulations model interactions between quarks and gluons to test theories regarding the behaviour of matter in a range of extreme environments. Data sets are typically generated using Monte Carlo methods, providing an ensemble of configurations, from which observable averages must be computed. This presents issues with regard to visualisation and analysis of the data as a typical ensemble study can generate hundreds or thousands of unique configurations. We show how multivariate topological methods, such as the Joint Contour Net, can assist physicists in the detection and tracking of important features within their data in a temporal setting. This enables them to focus upon the structure and distribution of the core observables by identifying them within the surrounding data. These techniques also demonstrate how quantitative approaches can help understand the lifetime of objects in a dynamic system.
评论: 30页,19幅图,4张表格
主题: 高能物理 - 格点 (hep-lat)
引用方式: arXiv:1904.00504 [hep-lat]
  (或者 arXiv:1904.00504v1 [hep-lat] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.00504
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Big Data Research, 15, 29-42 (2019)
相关 DOI: https://doi.org/10.1016/j.bdr.2019.02.003
链接到相关资源的 DOI

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来自: Dean Thomas Dr [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2019 年 3 月 31 日 22:57:59 UTC (2,183 KB)
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