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探索有限化学势下的部分子相...
摘要。我们研究了重子化学势 µ B 对平衡和非平衡状态下夸克胶子等离子体 (QGP) 特性的影响。平衡状态下 QGP 的描述基于动态准粒子模型 (DQPM) 中的有效传播子和耦合，该模型与格点量子色动力学 (QCD) 中解禁温度 T c 以上的部分子系统的状态方程相匹配。我们计算了（T，µ B）平面内的传输系数，例如剪切粘度η 与体积粘度 ζ 与熵密度 s 之比，即 η/s 和 ζ/s，并将其与 µ B = 0 时的其他模型结果进行比较。QGP 的非平衡研究是在部分子-强子-弦动力学 (PHSD) 传输方法中进行的，该方法扩展到部分子领域，通过明确计算在实际温度 T 和重子化学势 µ B 下评估的每个单独时空单元中部分子散射的总和微分部分子散射截面（基于 DQPM 传播子和耦合）。在相对论重离子碰撞的不同可观测量中研究了它们的 µ B 依赖性的轨迹，重点关注 7.7 GeV ≤ √ s NN ≤ 200 GeV 能量范围内的定向和椭圆流系数 v 1 、v 2。
在 ATLAS 探测器上观测顶夸克的量子纠缠
纠缠是量子力学的一个关键特征 1–3 ，在计量学、密码学、量子信息和量子计算 4–8 等领域有应用。纠缠已在从微观 9–13 到宏观 14–16 的各种系统和长度尺度中被观察到。然而，在可访问的最高能量尺度上，纠缠仍然基本上未被探索。这里，我们报告了在大型强子对撞机产生的顶-反顶夸克事件中对纠缠的最高能量观测，使用由 ATLAS 实验记录的质子-质子碰撞数据集，其质心能量为 √ s = 13 TeV，积分光度为 140 倒数飞靶 (fb) −1。自旋纠缠是通过测量单个可观测量 D 检测到的，D 是由带电轻子在其母顶夸克和反顶夸克静止框架中的夹角推断出来的。可观测量是在顶夸克-反顶夸克产生阈值附近的一个狭窄区间内测量的，在此区间内纠缠检测预计会很显著。它是在一个用稳定粒子定义的基准相空间中报告的，以尽量减少因蒙特卡洛事件生成器和部分子簇射模型在模拟顶夸克对产生方面的局限性而产生的不确定性。当 m 340 GeV < < 380 GeV tt 时，纠缠标记测得为 D = −0.537 ± 0.002（统计）± 0.019（系统）。观测结果与没有纠缠的情况相差超过 5 个标准差，因此这是首次观察到夸克对中的纠缠，也是迄今为止最高能量的纠缠观测。
基于EEG
认识到脑电图中的情绪（EEG）是情感脑部计算机界面（ABCI）领域中有前途且宝贵的研究问题。为提高情绪识别的准确性，根据脑电图信号中的时间信息提出了一种情感特征提取方法。这项研究采用微晶格分析作为脑电图信号的时空分析。微骨被定义为一系列瞬时准稳定的头皮电势地形。脑电活动可以建模为由微骨的时间序列组成。微晶序序列提供了一个理想的宏观窗口，用于观察自发脑活动的时间动力学。为了进一步分析微晶序列的精细结构，我们提出了一种基于K-MER的特征提取方法。k-mer是给定序列的k长度底带。它已被广泛用于计算基因组学和序列分析。我们提取基于K-MER的D 2 *统计量的功能。此外，我们还提取每个微晶体类别的四个参数（持续时间，出现，时间覆盖，GEV，GEV）作为粗级的特征。我们在DEAP数据集上进行了实验，以评估所提出的特征的性能。实验结果表明，在细水平和粗糙水平上的特征融合可以有效提高分类精度。
![arxiv：2312.11325v1 [nucl-th] 2023年12月18日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\bde8cd42b2fb657a79f7d75df1546e11d98db985.webp)
arxiv：2312.11325v1 [nucl-th] 2023年12月18日
重型离子碰撞计划的目标是从少数到猎人GEV范围内的质量中心能量，是研究产生的致密重型培养基的性质，尤其是其状态方程（EOS）和运输COE FFI水平。流体动态方法对此目标具有重要作用，因为它允许相对轻松地结合状态的不同状态方程。流体动力学方法在高能量触发核核碰撞的应用中非常成功，√SNN= 200 GEV及以上。在那里，通常将动力学分开为初始状态，在该状态下，在其中进行了初始硬散射，并据称会导致培养基的各向同性化或e ff效率的流体化，以及随后的流体阶段，该阶段由流体动力学方程控制。但是，当对较低能量的重离子碰撞进行建模时，就会面对挑战。传入核的Lorentz收缩不强，并且两个核完全彼此之间以及所有主要的NN散射发生的最多需要几个FM / C。密集的培养基已经可以在发生第一个核子核子散射的区域形成，而最后的核子仍在接近其第一个相互作用的点。多流体动力学是一种优雅的现象学方法，可以解释中间能量核核核核的合并时空图片。在多流体方法中，一个近似于传入的核作为冷和富含baryon的两个斑点
NICA 对撞机透明自旋模式下质子和氘束极化运动学
TS 模式也可以不采用蛇形线来表示对应于整数自旋共振 γG = k 的离散能量值。这里 γ 是相对论因子，G 是旋磁比的异常部分。对于质子，这样的能量值数量为 25，能量步长为 0.523 GeV。对于氘核，只有一个点，总能量为 13.1 GeV。在理想的对撞机晶格中，自旋运动会退化：任何轨道位置的任何自旋方向都会在每次粒子转动时重复。这意味着 TS 模式下的自旋调谐为零，粒子处于 TS 共振状态。在这种情况下，自旋运动对磁场的微小扰动高度敏感，这些扰动与晶格缺陷以及回旋加速器和同步加速器粒子的振荡有关。在实际情况下，自旋简并被消除，因为极化沿着由对撞机晶格缺陷决定的未知方向变得稳定。极化控制由自旋导航器提供，自旋导航器是基于弱螺线管的设备，可在 SPD 相互作用点设置所需的极化方向。导航器对自旋的影响应大大超过小扰动场的影响 [4]。TS 模式下的极化控制方案如图 3 所示。两个对称放置在 SPD 周围的自旋导航器用于稳定 SPD 垂直平面上所需的极化方向（Ψ 是极化和粒子速度矢量之间的角度）[3]。
年度报告2 O 2 3
从2.48 s到1.36 s，从JFY2021进行了大约一年的MR进行了重大修改，其中包括升级主磁铁电源，加速腔，注入/激发系统，准直仪系统等。重新修改后，重新设备的一些故障发生在操作开始时，但是，760 kW EQ和30 GEV梁加速度于4月16日成功进行，这标志着一个重要的里程碑的实现。此外，NU用户操作始于12月25日，横梁功率为760 kW。
![arxiv：2012.02379v3 [hep-ph] 2021年3月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\78d568c9c59ad380c632b8768d5b18c410d399b6.webp)
arxiv：2012.02379v3 [hep-ph] 2021年3月12日
基于基于E + E→σ +σ-和E + e + E-→σ-→σ-σ +过程，通过BESIII协作（在时间元素统治区域中，都可以使用vector meson ponditions contoction contoctions the vector n positions contoctions the vositions for the ecomence contector contoction n and the vector contector contoction n and positiment contector n the vector n positiments co. 帐户。 模型参数是从besiii实验数据中确定的，有关及时的有效形式| g e |从2.3864到3.02 GEV的σ +和σ-baryons的baryons。 发现，我们可以提供一个可用数据的定量描述，仅为一个可调模型参数。 然后，我们进行了对空格区域中电磁形式因子的分析，并评估了Hyperonsσ +和σ-的间距类型因子。 获得的σ +和σ-baryon的电磁形式因子与其他模型计算相当。基于E + E→σ +σ-和E + e + E-→σ-→σ-σ +过程，通过BESIII协作（在时间元素统治区域中，都可以使用vector meson ponditions contoction contoctions the vector n positions contoctions the vositions for the ecomence contector contoction n and the vector contector contoction n and positiment contector n the vector n positiments co. 帐户。模型参数是从besiii实验数据中确定的，有关及时的有效形式| g e |从2.3864到3.02 GEV的σ +和σ-baryons的baryons。发现，我们可以提供一个可用数据的定量描述，仅为一个可调模型参数。然后，我们进行了对空格区域中电磁形式因子的分析，并评估了Hyperonsσ +和σ-的间距类型因子。获得的σ +和σ-baryon的电磁形式因子与其他模型计算相当。
运动想象中的 μ 抑制检测
本文讨论了脑机接口 (BCI) 中脑电图 (EEG) 信号中 μ 抑制的检测。为此，提出了一种基于统计模型和线性分类器的有效算法。确切地说，提出了广义极值分布 (GEV) 来表示中枢运动皮层 EEG 信号的功率谱密度。使用最大似然法估计相关的三个参数。基于这些参数，设计了一个简单而有效的线性分类器来对三类事件进行分类：想象、运动和静息。初步结果表明，所提出的统计模型可用于精确检测 μ 抑制并区分不同的 EEG 事件，具有非常好的分类精度。