Исследование коллективности в струнных моделях с помощью машинного обучения: Аннотации (Письма в ЭЧАЯ, 2025)
Работа посвящена изучению потенциала методов машинного обучения в релятивистской ядерной физике для ограничения физических теорий и, следовательно, для более глубокого понимания физических процессов, лежащих в основе ультрарелятивистских ядерных столкновений. Недавние результаты моделирования взаимодействий $p+p$ и $A+A$ в рамках модели слияния цветных струн показывают, что возможно описать экспериментально наблюдаемую пособытийную азимутальную асимметрию единым образом для различных сталкивающихся систем. Такое описание стало возможным благодаря рассмотрению двух механизмов взаимодействия струн: 1) изменения величины цветового поля в области перекрытия струн в поперечной плоскости столкновения; 2) увеличения импульсов частиц, возникающего в результате движения струн из-за их взаимного притяжения. Показано, что можно обучать алгоритмы машинного обучения, используя распределения $p_T -ϕ$ из данных о каждом событии, чтобы различать предполагаемые источники коллективного поведения.