机器学习在相对论重离子碰撞中的应用

作者：周蒙; 罗逸群; 宋慧超^*

来源：中国科学:物理学 力学 天文学 , 2022, 52(05): 7-19.

• 机器学习
• 深度学习
• 相对论重离子碰撞物理

近年来机器学习领域在硬件和算法上均有长足的发展,并作为一种大数据分析方法获得了广泛的应用.其中,机器学习在物理学方面的应用也逐渐热门起来.本文综述了机器学习的各类模型在相对论重离子碰撞物理研究中的应用,包括碰撞参数预测、核形变参数预测、相变分类、流体演化模拟等.其中涉及的机器学习模型既包括集成学习、主成分分析等经典机器学习模型,也包括卷积神经网络、点云网络等深度学习模型.由于机器学习出色的性能和运算效率,它在相对论重离子碰撞物理中的应用将获得越来越多的关注.

• 单位
  核物理与核技术国家重点实验室