Measurement of photonuclear jet production in ultra-peripheral Pb+Pb collisions at 5.02 TeV with the ATLAS detector
Notice bibliographique
Résumé
In ultrarelativistic heavy ion collisions at the LHC, each nucleus acts a sources of high-energy real photons that can scatter off the opposing nucleus in ultraperipheral photonuclear (γ þ A) collisions.Hard scattering processes initiated by the photons in such collisions provide a novel method for probing nuclear parton distributions in a kinematic region not easily accessible to other measurements.ATLAS has measured production of dijet and multijet final states in ultraperipheral Pb þ Pb collisions at ffiffiffiffiffiffiffi ffi s NN p ¼ 5.02 TeV using a dataset recorded in 2018 with an integrated luminosity of 1.72 nb -1 .Photonuclear final states are selected by requiring a rapidity gap in the photon direction; this selects events where one of the outgoing nuclei remains intact.Jets are reconstructed using the anti-k t algorithm with radius parameter, R ¼ 0.4.Triple-differential cross sections, unfolded for detector response, are measured and presented using two sets of kinematic variables.The first set consists of the total transverse momentum (H T ), rapidity, and mass of the jet system.The second set uses H T and particlelevel nuclear and photon parton momentum fractions, x A and z γ , respectively.The results are compared with leading-order perturbative QCD calculations of photonuclear jet production cross sections, where all leading order predictions using existing fits fall below the data in the shadowing region.More detailed theoretical comparisons will allow these results to strongly constrain nuclear parton distributions, and these data provide results from the LHC directly comparable to early physics results at the planned Electron-Ion Collider.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».