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Enregistrement W2777243722 · doi:10.1103/physrevc.97.044914

Bulk viscosity of strongly interacting matter in the relaxation time approximation

2018· article· en· W2777243722 sur OpenAlexafffund
Alina Czajka, Sigtryggur Hauksson, Chun Shen, Sangyong Jeon, Charles Gale

Notice bibliographique

RevuePhysical review. C · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsVolume viscosityBoltzmann constantBoltzmann equationRelaxation (psychology)ViscosityBose–Einstein condensateLambdaThermodynamicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We show how thermal mean field effects can be incorporated consistently in the hydrodynamical modeling of heavy-ion collisions. The nonequilibrium correction to the distribution function resulting from a temperature-dependent mass is obtained in a procedure which automatically satisfies the Landau matching condition and is thermodynamically consistent. The physics of the bulk viscosity is studied here for Boltzmann and Bose-Einstein gases within the Chapman-Enskog and 14-moment approaches in the relaxation time approximation. Constant and temperature-dependent masses are considered in turn. It is shown that, in the small mass limit, both methods lead to the same value of the ratio of the bulk viscosity to its relaxation time. The inclusion of a temperature-dependent mass leads to the emergence of the ${\ensuremath{\beta}}_{\ensuremath{\lambda}}$ function in that ratio, and it is of the expected parametric form for the Boltzmann gas, while for the Bose-Einstein case it is affected by the infrared cutoff. This suggests that the relaxation time approximation may be too crude to obtain a reliable form of $\ensuremath{\zeta}/{\ensuremath{\tau}}_{R}$ for gases obeying Bose-Einstein statistics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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