Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nghiên cứu dao động pion trong va chạm Pb–Pb ở mức năng lượng 2.76 TeV cho mỗi cặp nucleon từ thí nghiệm ALICE bằng các phương pháp dựa trên hỗn loạn và mạng lưới phức tạp
Tóm tắt
Nghiên cứu dựa trên hỗn loạn và mạng lưới phức tạp được thực hiện để tìm kiếm dấu hiệu của chuyển pha trong mẫu dữ liệu va chạm Pb–Pb ở mức 2.76 TeV cho mỗi cặp nucleon từ Hợp tác ALICE. Phân tích được thực hiện trên các giá trị pseudorapidity (η) được trích xuất từ dữ liệu của thí nghiệm và các phương pháp được sử dụng là Phân tích dao động đa phân (MF-DFA), và một phương pháp dựa trên hỗn loạn và mạng lưới phức tạp—phân tích Đồ thị tầm nhìn (VG). Hành vi fractal của quá trình pion hóa được nghiên cứu bằng cách sử dụng phương pháp MF-DFA để trích xuất chỉ số Hurst và chiều rộng quang phổ đa phân để phân tích tính tự do quy mô và tính fractal, vốn có trong mô hình dao động của η. Sau đó, phương pháp VG được sử dụng để phân tích dao động từ một góc nhìn hoàn toàn khác của mạng lưới phức tạp. Cơ chế phát hiện tính tự do quy mô của thuật toán này để trích xuất Quyền lực-tự do quy mô-Đồ thị tầm nhìn (PSVG), tái thiết lập tính tự do quy mô và tính fractal. Đã có những nghiên cứu trước đây cho thấy hành vi tỉ lệ khác nhau giữa một tương tác hadron–hạt nhân ($${{\pi }^{ - }}$$-AgBr (350 GeV)) và một tương tác hạt nhân–hạt nhân (32S-AgBr (200 A GeV)) mà có tổng năng lượng cao hơn đáng kể [1]. Trong công trình này, chúng tôi đã so sánh mô hình dao động theo 3 tham số nghiêm ngặt—chiều rộng quang phổ đa phân, chỉ số Hurst và PSVG, giữa dữ liệu Pb–Pb (2.76 TeV cho mỗi cặp nucleon) và dữ liệu của $${{\pi }^{ - }}$$-AgBr (350 GeV) hoặc 32S-AgBr (200 A GeV), nơi cả hai dữ liệu tương tác đều có năng lượng thấp hơn đáng kể. Chúng tôi nhận thấy rằng giá trị của 3 tham số này có sự khác biệt đáng kể giữa dữ liệu ALICE so với hai dữ liệu tương tác còn lại. Giá trị khác biệt rõ rệt của tương quan kéo dài cho thấy sự chuyển pha, sự thay đổi tương tự trong mô hình dao động theo các tham số này có thể được gán cho một chuyển pha và cũng là sự khởi đầu của QGP.
Từ khóa
#va chạm Pb–Pb #thí nghiệm ALICE #hỗn loạn #mạng lưới phức tạp #dao động pion #chuyển phaTài liệu tham khảo
S. Bhaduri and D. Ghosh, “Multiplicity fluctuation and phase transition in high-energy collision òîâ a chaos-based study with complex network perspective,” Int. J. Mod. Phys. A 31, 1650185 (2016). http://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0217751X16501852.
S. Borsányi, G. Endrodi, Z. Fodor, A. Jakovác, S. D. Katz, S. Krieg, and C. Ratti, and K. K. Szabó, “The QCD equation of state with dynamical quarks,” J. High Energy Phys. 2010, 77 (2010). http:// link.springer.com/10.1007/JHEP11(2010)077.
F. Karsch, E. Laermann, and A. Peikert, “Quark mass and flavour dependence of the QCD phase transition,” Nucl. Phys. B 605, 579–599 (2001). http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0550321301002000.
E. Shuryak, “Quark-gluon plasma and hadronic production of leptons, photons and psions,” Phys. Lett. B 78, 150–153 (1978). http://linkinghub.elsevier.com/ retrieve/pii/0370269378903702.
T. D. Lee and G. C. Wick, “Vacuum stability and vacuum excitation in a spin-0 field theory,” Phys. Rev. D 9, 2291–2316 (1974). https://link.aps.org/doi/10.1103/ PhysRevD.9.2291.
U. Heinz and M. Jacob, “Evidence for a new state of matter: an assessment of the results from the CERN lead beam programme,” arXiv: nucl-th/0002042 (2000), p. 7.
CERN Press Office, New State of Matter Created at CERN, 2000. http://press.web.cern.ch/press-releases/ 2000/02/new-state-matter-created-cern.
BRAHMS-Collab., “Quark-gluon plasma and color glass condensate at RHIC? The perspective from the BRAHMS experiment,” Nucl. Phys. A 757, 1–27 (2005). http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/ S0375947405002770.
PHENIX-Collab., “Formation of dense partonic matter in relativistic nucleus-nucleus collisions at RHIC: experimental evaluation by the PHENIX collaboration,” Nucl. Phys. A 757, 184–283 (2005). http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0375947405005300.
H. J. Specht, J. M. Nieves, E. Oset, and M. J. Vicente-Vacas, “Thermal dileptons from hot and dense strongly interacting matter,” AIP Conf. Proc. 1322, 1 (2010). http://aip.scitation.org/doi/abs/10.1063/1.3541982.
A. Kovner, L. McLerran, and H. Weigert, “Gluon production from non-Abelian Weizsäcker-Williams fields in nucleus-nucleus collisions,” Phys. Rev. D 52, 6231–6237 (1995). https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevD.52.6231.
Y. V. Kovchegov and D. H. Rischke, “Classical gluon radiation in ultrarelativistic nucleus-nucleus collisions,” Phys. Rev. C 56, 1084–1094 (1997). https:// link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevC.56.1084.
A. Krasnitz and R. Venugopalan, “Non-perturbative computation of gluon mini-jet production in nuclear collisions at very high energies,” Nucl. Phys. B 557, 237–270 (1999). http://linkinghub.elsevier.com/ retrieve/pii/S0550321399003661.
A. Krasnitz and R. Venugopalan, “Initial energy density of gluons produced in very-high-energy nuclear collisions,” Phys. Rev. Lett. 84, 4309–4312 (2000). https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.84.4309.
T. Lappi, “Production of gluons in the classical field model for heavy ion collisions,” Phys. Rev. C 67, 054903 (2003). https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevC.67.054903.
T. Lappi and L. McLerran, “Some features of the glasma,” Nucl. Phys. A 772, 200–212 (2006). http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0375947406001527.
P. M. Chesler and L. G. Yaffe, “Holography and colliding gravitational shock waves in asymptotically <math display="inline"> <mi>Ad</mi> <msub> <mi mathvariant="bold">S</mi> <mn>5</mn> </msub> </math> spacetime,” Phys. Rev. Lett. 106, 021601 (2011). https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.106.021601.
A. Kurkela and Y. Zhu, “Isotropization and hydrodynamization in weakly coupled heavy-ion collisions,” Phys. Rev. Lett. 115, 182301 (2015). https://link.aps.org/doi/10.1103/ PhysRevLett.115.182301.
P. Foka and M. A. Janik, “An overview of experimental results from ultra-relativistic heavy-ion collisions at the CERN LHC: hard probes,” Rev. Phys. 1, 172–194 (2016). http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/ S2405428316300144.
A. Bialas and R. Peschanski, “Moments of rapidity distributions as a measure of short-range fluctuations in high-energy collisions,” Nucl. Phys. B 273, 703–718 (1986). http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/ 055032138690386X.
A. Bialas and R. Peschanski, “Intermittency in multiparticle production at high energy,” Nucl. Phys. B 308, 857–867 (1988). http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/ pii/0550321388901319.
E. de Wolf, I. Dremin, and W. Kittel, “Scaling laws for density correlations and fluctuations in multiparticle dynamics,” Phys. Rep. 270, 1–141 (1996). https://doi.org/10.1016/0370-1573(95)00069-0.
R. Hwa, “Fractal measure in multiparticle production,” Phys. Rev. D 41, 1456–1462 (1990).
G. Paladin and A. Vulpiani, “Anomalous scaling laws in multifractal objects,” Phys. Rep. 156, 147–225 (1987). http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/ pii/0370157387901104.
I. P. Grassberger, “Dimensions and entropies of strange attractors from a fluctuating dynamics approach,” Phys. D (Amsterdam, Neth.) 13, 34–54 (1984).
T. C. M. J. Halsey, L. Kadanoff, I. Procaccia, and B. Shriman, “Fractal measures and their singularities the characterization of strange sets,” Phys. Rev. A 33, 1141–1151 (1986).
F. Takagi, “Multifractal structure of multiplicity distribution in particle collisions at high energies,” Phys. Rev. Lett. 72, 32–35 (1994).
D. Ghosh, A. Deb, and M. Lahiri, “Factorial and fractal analysis of the multipion production process at 350 GeV/c,” Phys. Rev. D 51, 3298–3304 (1995). https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevD.51.3298.
D. Ghosh, A. Deb, S. Bhattacharyya, and U. Datta, “Multiplicity scaling of target protons in high-energy nucleus-nucleus and hadron-nucleus interactions,” J. Phys. G: Nucl. Part. Phys. 39, 035101 (2012).
C. K. Peng, S. V. Buldyrev, S. Havlin, M. Simons, H. E. Stanley, and A. L. Goldberger, “Mosaic organization of DNA nucleotides,” Phys. Rev. E 49, 1685–1689 (1994). http://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevE.49.1685.
J. W. Kantelhardta, Koscielny-E. Bundea, H. H. A. Rego, S. Havlinb, and A. Bundea, “Detecting long-range correlations with detrended fluctuation analysis,” Phys. A (Amsterdam, Neth.) 295, 441–454 (2001).
M. S. Taqqu and V. W. W. Teverovsky, “Estimations for long-range dependence: an empirical study,” Fractals 3, 785–788 (1995).
Z. P. I. Chen, K. Hu, and H. Stanley, “Effect of nonstationarities on detrended fluctuation analysis,” Phys. Rev. E 65, 041107–041122 (2002).
J. W. Kantelhardt, S. A. Zschiegner, E. Koscielny-Bunde, A. Bunde, S. Havlin, and H. E. Stanley, “Multifractal detrended fluctuation analysis of nonstationary time series,” Phys. A (Amsterdam, Neth.) 02, 01383–3 (2002).
Y. X. Zhang, W. Y. Qian, and C. B. Yang, “Multifractal structure of pseudorapidity and azimuthal distributions of the shower particles in Au + Au collisions,” J. Mod. Phys. A 18, 2809–2816 (2007).
C. Albajar, O. C. Allkofer, R. J. Apsimon, et al., “Multifractal analysis of minimum bias events in s**(1/2) = 630-GeV anti-p p collisions,” Zeitschr. Phys. C 56, 37–46 (1992). http://link.springer.com/10.1007/BF01589705.
M. K. Suleymanov, M. Sumbera, and I. Zborovsky, “Entropy and multifractal analysis of multiplicity distributions from pp simulated events up to LHC energies,” hep-ph/0304206 (2003).
E. G. Ferreiro and C. Pajares, “High multiplicity pp events and j/Ψ production at energies available at the CERN large hadron collider,” Phys. Rev. C 86, 034903 (2012).
P. Mali, S. Sarkar, S. Ghosh, A. Mukhopadhyay, and G. Singh, “Multifractal detrended fluctuation analysis of particle density fluctuations in high-energy nuclear collisions,” Phys. A (Amsterdam, Neth.) 424, 25–33 (2015). http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/ S0378437114010796.
R. Albert and A. L. Barabási, “Statistical mechanics of complex networks,” Rev. Mod. Phys. 74, 47–97 (2002). http://link.aps.org/doi/10.1103/RevModPhys.74.47.
A. L. Barabási, “The network takeover,” Nat. Phys. 8, 14–16 (2011).https://doi.org/10.1038/nphys2188
S. Havlin, D. Y. Kenett, E. Ben-Jacob, A. Bunde, R. Cohen, H. Hermann, J. W. Kantelhardt, J. Kertész, S. Kirkpatrick, J. Kurths, J. Portugali, and S. Solomon, “Challenges in network science: applications to infrastructures, climate, social systems and economics,” Eur. Phys. J. Spec. Top. 214, 273–293 (2012). http://www.springerlink.com/index/10.1140/epjst/ e2012-01695-x.
L. Lacasa, B. Luque, F. Ballesteros, J. Luque, and J. C. Nuno, “From time series to complex networks: the visibility graph,” Proc. Nat. Acad. Sci. U. S. A. 105, 4972–4975 (2008). http://www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/ pnas.0709247105.
L. Lacasa, B. Luque, J. Luque, and J. C. Nuno, “The visibility graph: a new method for estimating the hurst exponent of fractional brownian motion,” Eur. Phys. Lett. 86 (3) (2009).
J. M. Hausdorff, P. L. Purdon, C. K. Peng, Z. Ladin, J. Y. Wei, and A. L. Goldberger, “Fractal dynamics of human gait: stability of long-range correlations in stride interval fluctuations,” J. Appl. Physiol. 80, 1448–1457 (1996). http://jap.physiology.org/content/80/5/ 1448.short.
A. L. Goldberger, L. A. N. Amaral, J. M. Hausdorff, P. C. Ivanov, C. K. Peng, and H. E. Stanley, “Fractal dynamics in physiology: alterations with disease and aging,” Proc. Nat. Acad. Sci. U. S. A. 99, 2466–2472 (2002).
S. Bhaduri and D. Ghosh, “Electroencephalographic data analysis with visibility graph technique for quantitative assessment of brain dysfunction,” Clin. EEG Neurosci. 2014, 3–8 (2014). http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/24781371.
A. Bhaduri and D. Ghosh, “Quantitative assessment of heart rate dynamics during meditation: an eCG based study with multi-fractality and visibility graph,” Front. Physiol. 7 (2) (2016). http://journal.frontiersin.org/Article/10.3389/fphys.2016.00044/abstract.
P. Nilanjana, B. Anirban, B. Susmita, and G. Dipak, “Non-invasive alarm generation for sudden cardiac arrest: a pilot study with visibility graph technique,” Transl. Biomed. 7 (3) (2016).
S. Bhaduri, A. Chakraborty, and D. Ghosh, “Speech emotion quantification with chaos-based modified visibility graph- possible precursor of suicidal tendency,” J. Neurol. Neurosci. 7 (3) (2016).
A. Bhaduri, S. Bhaduri, and D. Ghosh, “Visibility graph analysis of heart rate time series and bio-marker of congestive heart failure,” Phys. A (Amsterdam, Neth.) 482, 786–795 (2017). http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0378437117303990.
S. Bhaduri and D. Ghosh, “Pion fluctuation in high-energy collisions — a chaos-based quantitative estimation with visibility graph technique,” Acta Phys. Polon. B 48, 741 (2017). http://www.actaphys.uj.edu.pl/findarticle?series=Reg&volH&paget1.
S. Bhaduri, A. Bhaduri, and D. Ghosh, “Study of multiplicity dependence of pion fluctuations in π - AgBr collisions at 350 GeV using complex network approach,” Pramana - J. Phys. 92, 4 (2019). http:/ /link.springer.com/10.1007/s12043-018-1664-4.
S. Bhaduri and D. Ghosh, “Fractal study of pion void probability distribution in ultrarelativistic nuclear collision and its target dependence,” Mod. Phys. Lett. A 31, 1650158 (2016). http://www.worldscientific.com/ doi/10.1142/S0217732316501583.
A. Bhaduri, S. Bhaduri, and D. Ghosh, “Azimuthal pion fluctuation in ultra relativistic nuclear collisions and centrality dependence—a study with chaos based complex network analysis,” Phys. Part. Nucl. Lett. 14, 576–583 (2017). https://doi.org/10.1134/S1547477117040033.
S. Bhaduri, A. Bhaduri, and D. Ghosh, “A new approach of chaos and complex network method to study fluctuation and phase transition in nuclear collision at high energy,” Eur. Phys. J. A 53, 135 (2017). https://doi.org/10.1140/epja/i2017-12332-4.
S. Bhaduri and D. Ghosh, “Azimuthal anisotropy in high-energy nuclear collision: an approach based on complex network analysis,” Adv. High Energy Phys. 2018, 1–9 (2018). https://www.hindawi.com/journals/ahep/2018/8347408/.
S. Bhaduri, A. Bhaduri, and D. Ghosh, “Clan-model of particle production process-revisited in chaos-based complex network scenario,” Phys. Part. Nucl. Lett. 15, 446–455 (2018). http://link.springer.com/10.1134/ S1547477118040040.
G. F. Zebende, M. V. S. da Silva, A. C. P. Rosa, A. S. Alves, J. C. O. de Jesus, and M. A. Moret, “Studying long-range correlations in a liquid-vapor-phase transition,” Phys. A (Amsterdam, Neth.) 342, 322–328 (2004). http://linkinghub.elsevier.com/ retrieve/pii/S0378437104004893.
L. Zhao, W. Li, C. Yang, J. Han, Z. Su, Y. Zou, and X. Cai, “Multifractal and network analysis of phase transition,” PLOs One 12, 23 (2016).
ALICE Collab., Pb-Pb VSD Masterclass Data Sample at 2.76 TeV per Nucleon Pair, 2014. https://doi.org/10.7483/opendata.alice.y62s.e7ur.
C. K. Peng, S. V. Buldyrev, S. Havlin, M. Simons, H. E. Stanley, and A. L. Goldberger, “Mosaic organization of DNA nucleotides,” Phys. Rev. E 49, 1685–1689 (1994). http://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevE.49.1685
Y. Ashkenazy, S. Havlin, P. C. Ivanov, C. K. Peng, V. Schulte-Frohlinde, and H. Stanley, “Magnitude and sign scaling in power-law correlated time series,” Phys. A (Amsterdam, Neth.) 323, 19–41 (2003). http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0378437103000086.
M. Ahmadlou, H. Adeli, and A. Adeli, “Improved visibility graph fractality with application for the diagnosis of autism spectrum disorder,” Phys. A (Amsterdam, Neth.) 391, 4720–4726 (2012).
S. Bhaduri and D. Ghosh, “Study of void probability scaling of singly charged particles produced in ultrarelativistic nuclear collision in fractal scenario,” Adv. High Energy Phys. 2016, 1–5 (2016). http://www.hindawi. com/journals/ahep/2016/6848197/.
A. Clauset, C. R. Shalizi, and M. E. J. Newman, “Power-law distributions in empirical data,” SIAM Rev. 51, 661–703 (2009). http://epubs.siam.org/doi/ abs/10.1137/070710111.