|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Classification of equation of state in relativistic heavy-ion collisions using deep learningстатья Исследовательская статья
Статья опубликована в высокорейтинговом журнале
Информация о цитировании статьи получена из
Web of Science
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 17 февраля 2021 г.
- Авторы: Kvasiuk Y., Zabrodin E., Bravina L., Didur I., Frolov M.
- Журнал: Journal of High Energy Physics
- Номер: 07
- Год издания: 2020
- Издательство: IOP Publishing
- Местоположение издательства: [Bristol, UK], England
- Номер статьи: 133
- DOI: 10.1007/JHEP07(2020)133
- Аннотация: Convolutional Neural Nets, which is a powerful method of Deep Learning, is applied to classify equation of state of heavy-ion collision event generated within the UrQMD model. Event-by-event transverse momentum and azimuthal angle distributions of protons are used to train a classifier. An overall accuracy of classification of 98% is reached for Au+Au events at √s = 11 GeV. Performance of classifiers, trained on events at different colliding energies, is investigated. Obtained results indicate extensive possibilities of application of Deep Learning methods to other problems in physics of heavy-ion collisions.
- Добавил в систему: Забродин Евгений Евгеньевич