Machine learning the impact parameter in heavy-ion collisions at = 4 and 11 GeV: a cross-check study with UrQMD, AMPT, and JAM
본 연구는 수송 모델 데이터(UrQMD, AMPT, JAM)로 학습된 지도 학습 및 비지도 학습 방식의 머신러닝 알고리즘이 4 및 11 GeV에서의 Au+Au 충돌에 대한 충격 매개변수를 기존의 다항식 피팅보다 높은 정확도와 우수한 일반화 성능을 바탕으로 견고하게 재구성할 수 있음을 입증하며, 이는 실제 실험 데이터에 적용될 강력한 잠재력을 시사한다.