 |
Ezen az oldalon az NKFI Elektronikus Pályázatkezelő Rendszerében nyilvánosságra hozott projektjeit tekintheti meg.
vissza »
|
 |
Projekt adatai |
|
|
| azonosító |
123815 |
| típus |
K |
| Vezető kutató |
Bíró Tamás Sándor |
| magyar cím |
Intelligens részecskefizika: a hadronok születése |
| Angol cím |
Intelligent Particle Physics: the birth of hadrons |
| magyar kulcsszavak |
hadronizáció, statisztika, intelligens adatkezelés |
| angol kulcsszavak |
hadronization, statistics, intelligent data handling |
| megadott besorolás |
| Fizika (Műszaki és Természettudományok Kollégiuma) | 100 % | | Ortelius tudományág: Magfizika |
|
| zsűri |
Fizika 1 |
| Kutatóhely |
RMI - Nanoplazmonikus Lézeres Fúzió Nemzeti Kutatólaboratórium (HUN-REN Wigner Fizikai Kutatóközpont) |
| résztvevők |
Barnaföldi Gergely Gábor
Jakovác Antal
Papp Gábor
Patkós András
Schram Zsolt
Ván Péter
|
| projekt kezdete |
2017-09-01 |
| projekt vége |
2022-08-31 |
| aktuális összeg (MFt) |
38.426 |
| FTE (kutatóév egyenérték) |
20.07 |
| állapot |
lezárult projekt |
magyar összefoglaló A kutatás összefoglalója, célkitűzései szakemberek számára
Itt írja le a kutatás fő célkitűzéseit a témában jártas szakember számára.
Alapvető célunk a hadronizáció folyamatának legalább statisztikai értelemben kvantitatív megértése, matematikai modellezése. Ez a probléma elméleti nehézségekkel (nemperturbatív erős kölcsönhatás, fizikailag független események véletlen fluktuációi, óriási adatmennyiségből kivonandó néhány ''legjobb'' paraméter meghatározása) terhelt. Vitatott és a szakemberek közösségét megosztó kérdés a hőmérséklet értelmezése és jelenléte a nagyenergiás ütközésekben, különösen a hol a határ kérdése a termikusan leírható nagy rendszerek és a csupán a megismételt események milliói miatt statisztikus, de önmagukban kicsiny ütköző rendszerek dinamikus, vélhetően egyensúlytól távoli evolúciója között. Célunk az ezzel kapcsolatos, óriássá duzzadó kísérleti adatmennyiség feldolgozása egyszerű, néhány-paraméteres elméleti statisztikus modellek nyelvén és ezen kutatási megközelítések illesztéséhez szükséges, újszerű, intelligens algoritmusok kutatása, amelyek az adathalmazon képesek tanulni és egyre hatékonyabban kiszűrni azt, hogy mely paraméterek a legjellemzőbbek és relevánsak a fizikai értelmezés számára. Ezek között lesz várhatóan a "kvarkanyag" hőmérséklete, de olyan további jellemzők is amelyek érzékenyek a termodinamikai limittől való távolságra, mint például a fluktuációk relatív nagysága - és ennek tükröződése a mérthető hadronspektrumokban. A hőmérséklet keletkezését szeretnénk tettenérni mind térelméleti modellekben, mind nemegyensúlyi statisztikus fizikai tárgyalás révén.
Mi a kutatás alapkérdése?
Ebben a részben írja le röviden, hogy mi a kutatás segítségével megválaszolni kívánt probléma, mi a kutatás kiinduló hipotézise, milyen kérdéseket válaszolnak meg a kísérletek.
A hadronizáció problémája matematikailag nehezen kezelhető, nem-perturbatív, termodinamikailag mikrokanonikus, kísérletileg csak statisztikusan hozzáférhető, a kísérleti adattömeg nagysága miatt a paraméterek mérése nemtriviális eljárásokkal terhelt. Ugyanakkor olyan alapvető fogalmak nyelvén kell megérteni, mint a hőmérséklet, az entrópia, az átmeneti mátrixelemek és a végállapoti fázistér eseményenkénti fluktuációi. Hipotézisünk szerint a térelméleti és a statisztikus fizikai leírás elméleti fegyverzetével számolt jóslatok szembesíthetők a kísérleti adatokból kiolvasott paraméter-trendekkel, kellően intelligens adatelemzési algoritmusok segítségével, úgy, hogy a termikusság/nem termikusság kérdése eldönthető. Perspektívát az ad, hogy a kísérleti hadronspektrumok egyre inkább fizikailag értelmes alosztályokra bonthatók a bombázó energia, a transzverzális impulzus, az azonosított részecskefajta és a multiplicitás szerint.
A termikusság megértése távlatilag a hőmérséklet fogalmának általánosításához is elvezethet.
Mi a kutatás jelentősége?
Röviden írja le, milyen új perspektívát nyitnak az alapkutatásban az elért eredmények, milyen társadalmi hasznosíthatóságnak teremtik meg a tudományos alapját. Mutassa be, hogy a megpályázott kutatási területen lévő hazai és a nemzetközi versenytársaihoz képest melyek az egyediségei és erősségei a pályázatának!
Perspektivikusan eldönthetővé válik, hogy a termikus modellek (beleértve az állandó és éles hőmérsékletet feltételező rács-számolásokat is) átadják-e a helyüket a szélesebb értelemben vett (többek közt nemegyensúlyi stacionárius) statisztikai modelleknek az óriás-gyorsítós kísérletekben mért hadronspektrumok értelmezésében. Eközben más, erősen csatolt komplex rendszerek statisztikus és hálózatszerű viselkedéséről általában is tanulunk, ami további fizikai, biológiai vagy társadalmi rendszerek matematikai modellezésében és adatelemzéseiben is távlatilag hasznosulhat.
Egyedi vonása pályázatunknak az, hogy először próbáljuk egyesíteni a nem-egyensúlyi statisztikus fizika, a termodinamika és a tisztán dinamikai perturbatív QCD modelljeit a hadronizáció leírásában. Az ehhez szükséges paraméter-illesztés az egyre növekvő adattömegekhez olyan új, intelligens algoritmusokat kíván, amelyek kidolgozásában a mesterséges intelligencia kutatás legújabb eredményeire kívánunk támaszkodni.
Erősségeink:
1) A probléma centrális fontosságú az elemi erős kölcsönhatás végső megértéséhez;
2) Az elméleti módszerek paradigmaváltása az egyensúlyi és nem-egyensúlyi termodinamikát egyesítő modellek kidolgozásával;
3) A kortárs térelméleti, statisztikus fizikai és algoritmus-fejlesztési kutatások összekapcsolása egy csapatban;
4) A kutatói csapat összetétele kor, kreativitás és szakértelem szerint kiegyensúlyozott.
A kutatás összefoglalója, célkitűzései laikusok számára
Ebben a fejezetben írja le a kutatás fő célkitűzéseit alapműveltséggel rendelkező laikusok számára. Ez az összefoglaló a döntéshozók, a média, illetve az érdeklődők tájékoztatása szempontjából különösen fontos az NKFI Hivatal számára.
A részecskefizika az anyag legalapvetőbb, legelemibb részecskéinek a kölcsönhatásait és szerveződési módjait tanulmányozza. A jelenleg igazolt, de számos megmagyarázatlan számértéket tartalmazó Standard Modell olyan magas hőmérsékleten, amely csak a korai forró Univerzumban és a legnagyobb, nemzetközi összefogással épült gyorsítókban érhető el, kvark-gluon plazma jelenlétét majd hadronokká alakulását valószínűsíti. A hadronok keletkezése ma még nem teljesen értett, matematikailag nehezen kezelhető. Kutatásaink ezen hadronizációs folyamat megértésére, statisztikai leírására és az ehhez szükséges adatelemzés algoritmusainak intelligenssé, tanulékonnyá fejlesztésére irányulnak. Matematikai eredményeink várhatóan más komplex, erősen csatolt, hálózatszerűen viselkedő rendszerek leírására is használhatók lesznek, beleértve a pénzpiaci és társadalmi mozgásokat is.
| angol összefoglaló Summary of the research and its aims for experts
Describe the major aims of the research for experts.
Our basic goal is to understand and model the process of hadronization in quantitative statistical terms. This problem is loaded by theoretical difficulties (strong nonperturbative interaction, random fluctuations of physically independent events, extraction of "best" parameters from gigantic data sets). The interpretation and evidence for a temperature in high-energy collisions is a disputed question which divides the experts. In particular the localization of the border between large, thermally tractable systems and the evolution of small, only due to the experimental repetition of millions of events statistical, but otherwise dynamical, possibly far from equilibrium systems.
Our aim is the elaboration of the gigantic amount of data related to this question in the language of simple, few-parameter theoretical models and the research of such new, intelligent algorithms for fitting these approaches which are able to learn on the input data sets
and filter more effectively the relevant and most characterizing parameters for the physical interpretation. We expect the temperature of the ''quark matter'' among these, but also some further characteristics which are sensitive to the distance from the thermodynamical limit,
such as the relative magnitude of fluctuations -- reflected in hadronic spectra. We would like to catch the emergence of temperature both in field theoretical calculations and in the nonequilibrium statistical physics treatment.
What is the major research question?
Describe here briefly the problem to be solved by the research, the starting hypothesis, and the questions addressed by the experiments.
The problem of hadronization is mathematically hardly treatable, nonperturbative, microcanonical, only statistically available by experiment,
and due to the size of the experimentally obtained data sets the measurement of parameters is polluted by nontrivial procedures. At the same time it has to be understood in the level of elementary notions like temperature, entropy, transition matrix elements and final state phase space fluctuations event by event. According to our hypothesis predictions obtained with the help of theoretical armament in field theory and statistical physics can be confronted with parameter trends read out from experimental data by the help of sufficiently intelligent algorithms so that the question of thermal/non-thermal can be decided. The perspective behind this aim is given by the fact that experimentally obtained hadron spectra more and more can be divided into subclasses with physical meaning, like the bombarding energy, the transverse momentum range, the identified particle type and the multiplicity. The understanding of thermal-ness in the long term may lead to a generalization of the notion of temperature, too.
What is the significance of the research?
Describe the new perspectives opened by the results achieved, including the scientific basics of potential societal applications. Please describe the unique strengths of your proposal in comparison to your domestic and international competitors in the given field.
The perspective behind this research is achieving a state when it can be decided whether the thermal models (including lattice gauge theory calculations with constant and sharp-valued temperature) shall make room for more generalized, among others non-equilibrium stationary statistical models for the interpretation of hadron spectra obtained in giant accelerator experiments. During this we shall learn about the behavior of strongly coupled complex systems, their networking and statistics, in general.
This can be utilized for the data analysis and mathematical modeling of further, physical, biological or social systems in the future.
Specialty of this project is that we first try to unify models of non-equlibrium statistical physics, thermodynamics and purely dynamical approaches with pertrubative QCD for the description of hadronization. The here necessary parameter-finding and fitting to the ever growing mass of data requires novel, intelligent algorithms that can learn unsupervised and deep, following the fresh trends in artificial intelligence research.
Our strength:
1) This problem is of central importance in the research of elementary strong interaction;
2) We aim at a paradigm change by unifying equilibrium and non-equilibrium thermal models;
3) We couple contemporary knowledge on statistical, field theoretical and algorithm developer skills in a single team;
4) The composition of the team relative to age, creative skills and expertise is well balanced.
Summary and aims of the research for the public
Describe here the major aims of the research for an audience with average background information. This summary is especially important for NRDI Office in order to inform decision-makers, media, and others.
Particle physics studies the interaction and organization principles of the most fundamental, most elementary particles. The to date best evidenced Standard Model, nevertheless containing several unexplained parameter values, figures out the presence of a quark-gluon plasma at so high temperatures which only in the early Universe and in the largest accelerators, built in international cooperation, can be achieved. The birth of hadrons is not yet fully understood and mathematically difficult to handle. Our research aims at the deeper understanding of the hadronization process, its quantitative statistical description as well as at the development of intelligent, deep learning data handling algorithms. We expect that our mathematical results can be used for describing further sytems, behaving like complex, strongly coupled networks, including social and financial market motions.
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
Közleményjegyzék |
|
|
| Tamas Biro: Generalising the Entropy Formula through Master Equations, Research Outreach issue 106 p. 42, 2019 | | T.S.Biro, V.G.Czinner, P.Van, H.Iguchi: Volume dependent extension of Kerr-Newman black hole thermodyanmics, Physics Letters B 803, 135344, 2020 | | T.S.Biro, Z.Neda: Gintropy: A Gini Index Based Generalization of Entropy, Entropy 22, 879, 2020 | | Z.Neda, I.Gere, T.S.Biro, G.Toth, N.Derzsy: Scaling in income inequalities and its dynamical origin, Physica A 549, 124491, 2020 | | T.S.Biro, Z.Neda, A.Telcs: Entropic Divergence and Entropy Related to Nonlinear Master Equations, Entropy 21, 993, 2019 | | G.Bíró, G.Barnaföldi, T.Biró: Tsallis-thermometer: a QGP indicator for large and small collisional systems, J. Phys. G 47; 105002, 2020 | | T.S.Biro: An explanation of entropy formula research, Open Access Government, 2020 | | P.Van, R.Kovacs: Variational principles and nonequilibrium thermodynamics, Philosophical Transactions of the Royal Society A 378, 20190178, 2020 | | P.Ván: Nonequilibrium thermodynamics: emergent and fundamental, Philosophical Transactions of the Royal Society A 378, 20200066, 2020 | | F.Vazquez, P.Van, R.Kovacs: Ballistic-diffusive model for heat transport in superlattices and the minimum effective heat conductivity, Entropy 22, 167, 2020 | | A. Jakovac, A. Patkos: Bound states in functional renormalization group, Int J Modern Physics A 34, 1950154, 2019 | | A. Jakovac, A. Patkos: Interacting two-particle states in the symmetric phase of the chiral Nambu-Jona-Lasinio model, Modern Physics Letters A 35, 2050130, 2020 | | A.Ayriyan, D.Alvarez-Castillo, G.G.Barnafoldi, P.Posfay: Studying the Landau mass parameter of the extended σ-ω model for neutron star matter, Physics of Particles and Nuclei 51, 725, 2020 | | I.Gere, S.Kelemen, G.Toth, T.S.Biro,Z.Neda: Wealth distribution in modern societies: collected data and master equation approach, Physica A, 126194, 2021 | | T.S.Biro, L.Csillag, Z.Neda: Transient Dynamics in the Random Growth and Reset Model, Entropy 23, 306, 2021 | | A.Fama, L.Restuccia, P.Ván: Generalized ballistic-conductive heat transport laws in three-dimensional isotropic materials, Continuum Mechanics and Thermodynamics 33, 403, 2021 | | G.G.Barnaföldi, P.Pósfay, B.E.Szigeti, A.Jakovác: Estimating compressibility from maximal-mass compact star observations, EPJ ST 229, 3605, 2020 | | G.Fejős, A.Patkós: Field dependence of the Yukawa coupling in the three flavor quark-meson model, Physical Review D 103, 056015, 2021 | | A.Jakovác, A.Patkós: Bound-state spectra of field theories through separation of external and internal dynamics, Bribov-90 Memorial Volume, 359, World Scientific, 2021 | | A.Jakovac, D.Berenyi, P.Posfay: Understanding understanding: a renormalization group inspired model of (artificial) intelloigence, arxiv 2010.13482, 2020 | | D.Alvarez-Castillo, A.Ayriyan, G.G.Barnaföldi, H.Grigorian, P.Pósfay: Studying the parameters of the extended sigma-omega model for neutron star matter, EPJ ST 229, 3615, 2020 | | E.Escalante, F.Carminati, G.Barnaföldi, G.Paic, L.Nellen, R.Mayo, S.Schramm, Z.Ivezic: Proceedings of Artificial Intelligence for Science, Industry and Society, PoS(AISIS2019)048, 2021 | | Aditya Nath Mishra, Gergely Gábor Barnaföldi, Guy Paic: Quantifying the UNderlying Event - Investigating Angular Dependence of MUltiplicity Classes and Tranverse-momentum Spectra in High-energy pp Collisions at LHC Energies, arxiv 2108.13938, 2021 | | I.F.Barna, M.A.Pocsai, G.G.Barnaföldi: Hydrodynamical Evolution of a Self-gravitating Dark-fluid Universe, arxiv 2007.04733, 2020 | | A.Gemes, R.Vertesi, G.Papp, G.G.Barnafoldi: Scaling properties of jet-momentum profiles with multiplicity, Gribov-90 memorial volume, World Scientific,, 2021 | | A.Jakovác, A.Patkós: Bound-state spectra of field theories through separation of external and internal dynamics, Gribov-90 Memorial Volume, 359, World Scientific, 2021 | | Tamás Sándor Biró, Antal Jakovác: Entropy of Artificial Intelligence, universe (mdpi), 2022 | | Tamás S Biró: Jean Cleymans, Stringy Thermal Model, Tsallis Quantum Statistics, physics (mdpi), 2022 | | Tamás S Biró, Zoltán Néda: Thermodynamical Aspects of the LGGR Approach for Hadron Energy Spectra, symmetry (mdpi), 2022 | | Tamás S Biró: Kaniadakis Entropy Leads to Particle-Hole Symmetric Distribution, entropy (mdpi), 2022 | | N Mallick, S Prasad, A N MIshra, R Sahoo, G G Barnaföldi: Estimating elliptic flow coefficient in heavy ion collisions using deep learning, Physical Review D 105, (2022) 114022, 2022 | | A N Mishra, G.G. Barnaföldi, G. Paic: Angular Dependence of Multiplicity Classes and Transverse-momentum Spectra within Non-extensive Statistical Approach in pp Collisions at sqrt(s)=13 TeV, Proc. of 65th DAE BRNS Symposium on Nuclear Physics, 622-623, 2022 | | B.E. Szigeti, G.G. Barnaföldi, P. Pósfay, A. Jakovác: Estimating Micsroscopic Nuclear Data by Compact Star Observations, EPJ Web Conf. 259, (2022) 13011, 2022 | | Santosh K Das, ... G.G. Barnaföldi, ... et.al.: Dynamics of Hot QCD Matter - current status, Int. J. Mod. Phys. E (2022), 2022 | | G. Fejős, A. Patkós: Backreaction of mesonic fluctuations on the axial anomaly at finite temperature, Physical Review D 105 (2022) 096007, 2022 | | A. Patkós: Radiation backreaction in axion electrodynamics, symmetry (mdpi) 14 (2022) 1113, 2022 | | S. Abe, P. Ván: Crossover in Extended Newtonian Gravity Emerging from Thermodynamics, symmetry (mdpi) 14 (2022) 1048, 2022 | | P. Ván, R. Kovács, F. Vázquez: Spectral Properties of Dissipation, J Non-Equilibrium Thermodynamics 47 (2022) 95-102, 2022 | | P. Ván, S. Abe: Emergence of extended Newtonian Gravity from thermodynamics, Physica A 588 (2022) 126505, 2022 | | R. Kovács, D. Madjarevic, S. Simic, P. Ván: Non-equilibrium theories of rarefied gases: internal variables and extended thermodynamics, Continuum Mechanics and Thermodynamics 33 (2022) 307-325, 2022 | | T.S. Biró, A. Telcs, M. Józsa, Z. Néda: f-Gintropy: an Entropic Distance Ranking based on the Gini Index, entropy (mdpi) 24 (2022) 407, 2022 | | I. Gere, S. Kelemen, T. Biró, Z. Néda: Wealth distribution in villages. Transition from socialism to capitalism in view of exhaustive wealth data and a master equation approach, Frontiers in Physics 10 (2022) 827143, 2022 | | Tamas Sandor Biro and Antal Jakovac: Emergence of Temperature in Examples and Related Nuisances in Field Theory, Springer Briefs in Physics, 2019 | | Peter Posfay, Gergely G. Barnafoldi, Antal Jakovac: Estimating the Variation of Neutron Star Observables by Dense Symmetric Nuclear Matter Properties, MDPI universe 5 no 6 page 153, 2019 | | Gábor Bíró, Gergely Gábor Barnaföldi, Gábor Papp, Tamás Sándor Biró: Multiplicity Dependence in the Non-Extensive Hadronization Model Calculated by the HIJING++ FRamework, MDPI universe vol.5 no.6. p 134, 2019 | | Keming Shen, Gergely Gábor Barnaföldi, Tamás Sándor Biró: Hadron Spectra Parameters within the Non-Extensive Approach, MDPI universe vol.5. no.5. p 122, 2019 | | Keming Shen, Gergely Gábor Barnaföldi, Tamás Sándor Biró: Hadronization within the Non-Extensive Approach and Evolution of the Parameters, EPJ A (Hadrons and Nuclei) vol. 55, no. 8, p 126, 2019 | | Gábor Bíró, Gábor Papp, Gergely Gábor Barnaföldi, Dániel Nagy, Miklós Gyulassy, Péter Lévai, Xin-Nian Wang, Ben-Wei Zhang,: HIJING a Hevy Ion Jet INteraction Generator for the High-Luminosity Era of the LHC and Beyond, MDPI proceedings vol 10 no 1 page 4, 2019 | | Ádám Takács, Gergely Gábor Barnaföldi: Non-extensive Motivated Parton Fragmentation Functions, MDPI proceedings vol. 10 no 1, page 2, 2019 | | Gergely Gábor Barnaföldi, Vakhtang Gogokhia: The Origin of Mass in QCD and its Renormalization, arxiv, 2019 | | P.Rogolino, R.Kovács, P- Ván, A.Cimelli: Generalized heat-transport equations: Parabolic and hyperbolic models., Continuum Mechanics and Thermodynamics Vol 30, p 1245-1258, 2018 | | T.Fülöp, R.Kovács, Á.Lovas, Á.Rieth, T.Fodor, M.Szűcs, P.Ván, Gy.Gróf: Emergence of non-Fourier hierarchies, Entropy Vol. 20 page 13, 2018 | | Dániel Berényi, András Leitereg, Gábor Lehel: Towards scalable pattern-based optimization for dense linear algebra, Concurrency and Computation Practice and Experience, 2018 | | T.S.Biro, V.G.Czinner, H.Iguchi, P.Van: Black hole horizons can hide positive heat capacity, Physics Letters B 782 (2018) 228, 2018 | | T.S.Biro, Z.Neda: Unidirectional random growth with resetting, Physica A 499 (2018) 335, 2018 | | T.S.Biro, A.Telcs, Z.Neda: Entropic Distance for Nonlinear Master Equations, Universe 4 (2018) 10, 2018 | | T.S.Biro, Z.Schram, L.Jenkovszky: Entropy production during hadronization of a quark-gluon plasma, EPJ A 54 (2018) 17, 2018 | | M.M.Homor, A.Jakovac: Particle yields from numerical simulations, Physical Review D 97 (2018) 074504, 2018 | | P.Posfay, G.G.Barnafoldi, A.Jakovac: The effect of quantum fluctuations in compact star observables, Publications of Astronomical Society of Australia 35 (2018) 19, 2018 | | A.Jakovac, I.Kaposvari, A.Patkos: Pseudo-Goldstone excitations in chiral Yukawa theories with quadratic explicit symmetry breaking, Physical Review D 96 (2017) 076018, 2017 | | P.Rogolino, R.Kovacs, P.Van, V.A.Cimelli: Generalized heat-transfer equations: parabolic and hyperbolic models, Continuum Mechanics and Thermodynamics (2018) 1-14, 2018 | | P.Van: Weakly nonlocal nonequilibrium thermodynamics: the Cahn-Hillarde equation, Generalized Models and Non-Classical Approaches in Comnplex Materials 1 (2018) 745, 2018 | | D.Berenyi, P.Levai: Chiral Magnetic Effect in Dirac-Heisenberg-Wigner formalism, Physics Letters B 782 (2018) 162, 2018 | | G.Biro, G.G.Barnafoldi, T.S.Biro, K.Shen: Mass hierarchy and energy scaling of the Tsallis-Pareto parameters in hadron productions at RHIC and LHC energies, EPJ Web of Conf 171 (2018) 14008, 2018 | | J.L.Albacete et al (cca 50 authors): Predictions for Cold Nuclear Matter Effects in p+ Pb Collisions at sqrt(sNN)=8.16 TeV, Nuclear Physics A 972 (2018) 18, 2018 | | Jianmin Shen, Feiyi Liu, Shiyang Chen, Dian Xu, Xianga Chen, Shengfeng Deng, Wei Li, Gábor Papp, Chunbin Yang: Transfer learning of phase transitions in percolation and directed percolation, Physical Review E 105 (2022) 064139, 2022 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
