Measurement of the distributions of event-by-event flow harmonics in lead-lead collisions at $ \sqrt{{{s_{NN }}}} $ = 2.76 TeV with the ATLAS detector at the LHC
Notice bibliographique
Résumé
A bstract The distributions of event-by-event harmonic flow coefficients v n for n = 2- 4 are measured in $ \sqrt{{{s_{NN }}}} $ = 2 . 76 TeV Pb + Pb collisions using the ATLAS detector at the LHC. The measurements are performed using charged particles with transverse momentum p T > 0 . 5 GeV and in the pseudorapidity range | η | < 2 . 5 in a dataset of approximately 7 μ b −1 recorded in 2010. The shapes of the v n distributions suggest that the associated flow vectors are described by a two-dimensional Gaussian function in central collisions for v 2 and over most of the measured centrality range for v 3 and v 4 . Significant deviations from this function are observed for v 2 in mid-central and peripheral collisions, and a small deviation is observed for v 3 in mid-central collisions. In order to be sensitive to these deviations, it is shown that the commonly used multi-particle cumulants, involving four particles or more, need to be measured with a precision better than a few percent. The v n distributions are also measured independently for charged particles with 0 . 5 < p T < 1 GeV and p T > 1 GeV. When these distributions are rescaled to the same mean values, the adjusted shapes are found to be nearly the same for these two p T ranges. The v n distributions are compared with the eccentricity distributions from two models for the initial collision geometry: a Glauber model and a model that includes corrections to the initial geometry due to gluon saturation effects. Both models fail to describe the experimental data consistently over most of the measured centrality range.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».