高能物理 - 现象学
[提交于 2021年5月17日
(v1)
,最后修订 2022年1月14日 (此版本, v2)]
标题: 重夸克势在夸克胶子等离子体中的研究:深度神经网络与格点量子色动力学的结合
标题: Heavy quark potential in quark-gluon Plasma: Deep neural network meets lattice quantum chromodynamics
摘要: 底夸克介子态是研究高能核碰撞中产生的夸克-胶子等离子体(QGP)的重要探针。 高能核碰撞中底夸克介子产生的理论模型依赖于底夸克和反底夸克在介质中的相互作用。 后者可以通过温度($T$)相关的势能来表征,该势能作为空间分离($r$)的函数,包含实部($V_R(T,r)$)和虚部($V_I(T,r)$)。 最近,使用格点量子色动力学(LQCD)计算了QGP中最多到$3S$和$2P$的底夸克介子态的质量和热宽。 从这些LQCD结果出发,并通过深度神经网络的新应用,这里我们以与模型无关的方式得到了$V_R(T,r)$和$V_I(T,r)$。 在$T\approx0-334$~MeV 之间,$V_R(T,r)$的温度依赖性被发现非常微弱。 对于$T=151-334$~MeV,$V_I(T,r)$随着$T$和$r$的增加而迅速增加,这比基于微扰理论的预期要大得多。
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