Fias Frankfurt Institute for Advanced Studies InstituteのIvan Kisel博士は、小石を池に投げ込み、波紋を観察して重いイオンのカジノ スロット マシンがどのようにアプローチされるかを説明します。
「小石を水に投げる、表面に形成される波紋を見てください。そうでなければ、このアクティビティは空の娯楽になります。」
水を横切って拡大する波紋を観察する
リラクゼーションが単純な娯楽ではないように、私たちはペブルの飛行の軌跡を精神的に追跡します。波紋の形状が、小石が水中になった角度に依存することは明らかです。
このタイプのテーブルでは、逆の問題を解決することができます。波紋の特性を観察して登録することにより、記録された測定値を考慮して、ペブルの軌跡全体を決定することができます。テーブル。
このような単純な問題の解決策があるので、もう少し複雑にします。つまり、私たちは1つの小石ではなく、それらのほんの一握りを取り、それらを水に投げ込みます。
基本粒子の軌跡を検索する
これは、物質の基本的な特性が実験的なカジノ スロット マシンで研究される方法です。小石の代わりにのみ、鉛や金などの重い核を取り、それを加速器に置き、それを明るい速度に加速し、ターゲットに誘導し、検出器では形成された粒子が観察されます
粒子の軌跡を知って、顕微鏡精度でそれらの生産のポイントを決定することができ、したがって、将来のCBM実験のように、ビームとターゲットの重い核の一次衝突のポイントを決定することができます（公正、FAIR、、ドイツ）、またはLHCでのアリス実験（スイス、スイス）またはRhic（BNL、USA）での星実験のように、コリダービームの重い核の一次衝突のポイント。
極度の衝突の極端な条件下で形成される物質の最も興味深い特性は、短命の粒子、すなわち衝突によって生成され、ほとんどすぐに他の娘粒子に崩壊した粒子の特性にしばしば見られます。このような短命の母粒子は、検出システムに飛ぶのに十分な時間さえないことが多いため、娘の粒子の軌跡に沿って見つける必要があります。
ご覧のとおり、この最も洗練されたタスクチェーンの成功の基礎は、粒子の軌跡を見つけること、つまり同じ通過粒子によってどの測定が行われたかを決定することです。このタスクは本質的に組み合わせのタスクであるため、データ処理チェーンの最も時間のかかるステップです。
細胞オートマトン法のアイデアは、生物学的媒体細胞が最近隣接体とのみ局所的に相互作用する生物学に由来します。このアプローチは、検出器測定の離散性と最新のコンピューターのローカルメモリ構造を完全に組み合わせているため、私たちのタスクに理想的であることが証明されています。
セルラーオートマトンの使用により、軌跡を見つけることの非常に複雑な組み合わせタスクを解決するだけでなく、データ処理の最も時間のかかる段階を数千回高速化することができました。
発見された粒子軌跡のパラメーターを決定するには、Kalmanフィルター法を使用します。この方法は、月への最初の有人飛行以来使用されてきました。
および形成されたQuark-Gluonプラズマの特性など、衝突中の物質の特性を推定するために、分析数学はもはや十分ではありません。そして、この最も複雑な量子機械的問題を解決するために人工カジノ スロット マシンラルネットワークを使用します。
将来のCBM実験でこの洗練されたアルゴリズムのこの長い長いチェーンをすべて使用して、ダルムシュタットのフェアアクセラレータ施設で最大1000万の相対論的金核の衝突を再構築する必要があります。 100,000を超えるコンピューティングコアを備えたグリーンキューブコンピュータークラスターは、公正アクセラレータと並行して同期して動作します。
他の人が見つけていないものを見つける
科学は、以前は解決できなかったタスクを常に解決する必要があります。少し前進しても、新しい、以前は未知で非常に複雑なタスクをもたらすことができます。
私たちが開発したアプローチは、重イオンのカジノ スロット マシンに限定されていますか？もちろん違います。
このようにして、極端な条件下で物質の特性を研究するときに発生する問題を解決するための数値的方法は、科学と産業の他の分野でうまく適用できます。
教授イヴァン・キセル
Fias Frankfurt Institute for Advanced Studies
+49 69 79844102
i.kisel@compeng.uni-frankfurt.de
https：//fias.institute/en/
この記事は、私たちの第4版にも掲載されますにも掲載されています。新しい四半期出版.
