报告题目：通过机器学习构建全息QCD模型

主 讲 人：陈勋 副教授

邀 请 人：李斯文 副教授

报告时间：2024年7月11日 周四上午: 10:00-11:30

报告地点：数理楼224

报告摘要：

基于格点QCD在零重子化学势下方程状态（EOS）和重子数敏感性的结果，并辅以机器学习技术，我们在爱因斯坦-麦克斯韦-伸缩子（EMD）框架下构建了全息模型的解析形式。从爱因斯坦方程解出的伸缩子势与由格点QCD EOS确定的扩展的非共形的DeWolfe-Gubser-Rosen（DGR）类型的伸缩子势相吻合，这表明了EMD框架的适用性。预测的2+1-味系统中的临界终点（CEP）位于（T_c=0.094GeV, µ_c=0.74GeV），这与RPNJL模型、泛函重整化群（FRG）以及DeWolfe-Gubser-Rosen的全息模型的结果接近。并且基于本模型，我们也计算了重夸克势和输运性质，与格点和实验结果符合较好。

个人简介：

陈勋，男，博士毕业于华中师范大学，先后在高能物理研究所和中科学院大学从事访问学者，现任南华大学校聘副教授，主要研究领域为高能核物理和全息QCD，并发表相关论文20余篇。