title: ML-modelling the evolution of the quark-gluon plasma
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Андронов Евгений Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Andronov Evgenij Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Березиков Николай Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Berezikov Nikolaj Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Коваленко Владимир Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kovalenko Vladimir Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:47:51Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:47:51Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 051910
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39599
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе исследована применимость архитектуры U-net к решению
  уравнений релятивистской гидродинамики, в частности, к предсказанию эволюции кварк-глюонной плазмы. Было разработано 3 эффективных нейросетевых подхода на основе архитектуры U-net, позволяющих построить эволюцию кварк-глюонной плазмы. На основе этих подходов была написана консольная утилита, способная строить эволюцию КГП вплоть до момента полного вымораживания. Применимость подходов была проверена на синтетических данных. Был произведен расчет азимутальных потоков.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we have studied the ability of the U-net architecture to solve the equations of relativistic hydrodynamics, in particular, the ability to predict the evolution of the quark-gluon plasma. Three effective approaches based on the U-net architecture have been developed, which allow to construct the evolution of the quark-gluon plasma. Based on these approaches, a console application was implemented that is capable of building the QGP evolution up to the moment of complete freezeout. The applicability of the approaches was tested on synthetic data. The azimuthal flows were calculated.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Кварк-глюонная плазма
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: U-net
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Quark–gluon plasma
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: U-net
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Artificial neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: ML-modelling the evolution of the quark-gluon plasma
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: ML-моделирование эволюции кварк-глюонной плазмы
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39599/2/Thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,57 MB
resources.filename: reviewSV_OtzyvNRBerezikov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39599/3/reviewSV_OtzyvNRBerezikov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 79,54 kB