肝-拉丁美洲(Hep-Lat)领域聚焦于拉丁美洲高能物理研究的独特视角,这里汇聚了来自该地区科学家对宇宙基本粒子和相互作用的前沿探索。这些研究不仅填补了全球物理图谱的空白,也展现了多元文化背景下的科学创新活力。

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以下是该领域最新的论文列表,欢迎查阅。

fK/fπf_K/f_{\pi} in iso-symmetric QCD and the CKM matrix unitarity

该论文利用 Wilson 规范作用量与混合作用量方案的结合,在等对称 QCD 极限下给出了 Nf=2+1N_f=2+1 味夸克的 fK/fπf_K/f_{\pi} 格点计算结果,并据此确定了 Vus/Vud|V_{us}|/|V_{ud}| 比值,进而通过引入强同位旋破缺和 QED 效应研究了 CKM 矩阵第一行的幺正性。

Alessandro Conigli, Julien Frison, Alejandro Sáez2026-04-08⚛️ hep-lat

Shear and bulk viscosities of the gluon plasma across the transition temperature from lattice QCD

该研究利用格点 QCD 结合梯度流与阻塞技术,在跨越临界温度的宽温区内高精度计算了胶子等离子体的能量 - 动量张量关联函数,并通过谱函数拟合发现剪切粘滞系数与熵密度之比在相变温度附近呈现极小值,而体粘滞系数与熵密度之比则随温度升高单调下降。

Heng-Tong Ding, Hai-Tao Shu, Cheng Zhang2026-04-08⚛️ hep-lat

Thermodynamic and Transport Properties of Quark-Gluon Plasma at Finite Chemical Potential with a DNN framework

本研究利用深度神经网络辅助的准粒子模型,通过拟合格点 QCD 状态方程数据,成功估算了有限重子化学势下夸克 - 胶子等离子体的热力学与输运性质,验证了该方法在研究有限密度 QGP 特性方面的有效性。

Rishabh Kumar Tiwari, Kangkan Goswami, Suraj Prasad, Captain R. Singh, Raghunath Sahoo, Mohammad Yousuf Jamal2026-04-08⚛️ hep-lat

Quantum Machine Learning for particle scattering entanglement classification

该研究利用 Thirring 模型中的费米子散射密度分布作为代理,通过分类任务评估量子卷积神经网络(QCNN)在识别粒子散射纠缠方面的表现,发现小型 4 量子比特 QCNN 模型在准确性、收敛速度和稳定性上均优于或媲美经典 CNN,表明在量子机器学习中优化编码与可训练性比单纯扩大模型规模更为关键。

Hala Elhag, Yahui Chai2026-04-08⚛️ hep-lat