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Enregistrement W3095869417 · doi:10.1139/cjp-2019-0264

An approach to the study of the thermally driven deconfinement phase transition in a finite volume through the order parameter, its derivatives, and cumulants of the probability distribution

2020· article· en· W3095869417 sur OpenAlexvenueno aff
R Djida, A. Ait El Djoudi, S. Bensalem

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirection Générale de la Recherche Scientifique et du Développement Technologique
Mots-clésCumulantPhysicsDeconfinementPhase transitionProbability distributionHadronDistribution (mathematics)Quark–gluon plasmaStatistical physicsFinite volume methodMassless particleQuarkMonte Carlo methodPhase (matter)Particle physicsThermodynamicsStatisticsQuantum mechanicsMathematical analysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe the temperature driven deconfining phase transition between hadronic and quark–gluon plasma (QGP) phases coexisting in a finite volume by means of a probability distribution using a simple thermodynamic model. The equations of state of both phases are calculated, where the colour singletness requirement is considered for the QGP phase with massless up and down quarks. We emphasize in this work the probability distribution and try to deeply analyze it to extract information about the transition. Also, the mean values of some response functions, which are mainly the order parameter, its three first thermal derivatives, and the second, third, and fourth cumulants of the probability distribution, are calculated and their behavior with temperature at vanishing chemical potential and at different volumes is examined. The striking result is the large similarity noted between the behavior of the order parameter derivatives and that of their homologous cumulants of the probability density. This similarity is worked out, and particularly the linearity between the thermal susceptibility and the variance is probed.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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