相对论重离子碰撞将金或铅原子核加速至相对论速度，使其发生碰撞，从而产生宇宙早期存在的原初物质——夸克胶子等离子体。这种物质能够将夸克和胶子从核子中释放出来，形成一种新的核物质形态。研究这种新型核物质形态的状态方程，如压强与能量密度和重子化学势之间的关系，是高能核物理领域的重要研究目标。为此，我们尝试采用深度学习技术，从大量复杂的末态粒子信息中反向推断这团高温高密核物质的状态方程。此外，我们还开发了深度学习辅助的喷注层析技术，以帮助寻找核液滴中的马赫锥结构，该结构的形状是核物质状态方程的直接探针。利用深度学习强大的表示能力与自动微分技术，我们构建了强耦合夸克胶子等离子体的弱相互作用部分子气体模型，成功描述了格点量子色动力学计算结果。
本次课程的内容主要包括：
简历：
庞龙刚，华中师范大学物理科学与技术学院教授、国家引进海外高层次人才。2012年获得中国科学技术大学博士学位。先后访问劳伦斯伯克利国家实验室，德国法兰克福高等研究中心以及加州大学伯克利分校物理系，2019年回国，入职华中师范大学粒子物理研究所。主要从事高能核物理、计算物理与人工智能研究。自主开发了 GPU 并行的（3+1）维相对论粘滞流体力学程序 CLVisc，模拟在高能核碰撞过程中产生的夸克胶子等离子体（QGP）的时空演化。与合作者一起将CLVisc扩展到了有限净重子化学势区域，使其能够描述束流能量扫描区的核核碰撞过程。率先使用人工神经网络和相对论流体力学从核核碰撞数据中提取核物质相变信息。在高能核物理与Ai的交叉领域，积累了多年工作经验，并在国际期刊发表了数十篇高质量相关论文，包括《Reviews of Modern Physics》、《Physical Review Letters》、《Nature Communications》、《Progress in Particle and Nuclear Physics》等。
腾讯会议：323-997-629
Prof. Huichao Song