Measurement of muon pairs produced via $γγ$ scattering in non-ultraperipheral Pb+Pb collisions at $\sqrt{s_{_\mathrm{NN}}} = 5.02$ TeV with the ATLAS detector
Notice bibliographique
Résumé
Results of a measurement of dimuon photoproduction in non-ultraperipheral Pb+Pb collisions at $\sqrt{s_{_\mathrm{NN}}} = 5.02$ TeV are presented. The measurement uses ATLAS data from the 2015 and 2018 Pb+Pb data-taking periods at the LHC with an integrated luminosity of $1.94~\mathrm{nb}^{-1}$. The $γγ\rightarrow μ^+μ^-$ pairs are identified via selections on pair momentum asymmetry and acoplanarity. Differential cross-sections for dimuon production are measured in different centrality, average muon momentum and pair rapidity intervals as functions of acoplanarity and $k_\perp$, the transverse momentum kick of one muon relative to the other. Measurements are also made as a function of the rapidity separation of the muons and the angle of the muon pair relative to the second-order event plane to test whether magnetic fields generated in the quark-gluon plasma affect the measured muons. A prior observation of a centrality-dependent broadening of the acoplanarity distribution is confirmed. Furthermore, the improved precision of the measurement reveals a depletion in the number of pairs having small acoplanarity or $k_{\perp}$ values in more central collisions. The acoplanarity distributions in a given centrality interval are observed to vary with the mean-$p_{\mathrm{T}}$ of the muons in the pair, but the $k_{\perp}$ distributions do not. Comparisons with recent theoretical predictions are made. The predicted trends associated with effects of magnetic fields on the dimuons are not observed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».