Applications of deep learning to relativistic hydrodynamics
Relativistic hydrodynamics is a powerful tool to simulate the evolution of the quark-gluon plasma in relativistic heavy-ion collisions. Using 10 000 initial and final profiles generated from (2+1)-dimensional relativistic hydrodynamics vish2+1 with Monte Carlo Glauber (MC-Glauber) initial conditions...
محفوظ في:
| المؤلفون الرئيسيون: | , , , , , |
|---|---|
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
American Physical Society
2021-06-01
|
| سلاسل: | Physical Review Research |
| الوصول للمادة أونلاين: | http://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.023256 |
| الوسوم: |
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|