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1758 | 手征涡旋效应增强 | 数据拟合报告
I. 摘要
- 目标:在 RHIC/LHC 的能区与中央度扫描下,联合 Λ/Λ̄ 极化、涡旋代理量、ϕ 自旋排列与重子流不对称等观测,定量识别手征涡旋效应(CVE)增强及其与化学势/温度/涡度的标度律,并评估能量丝理论(EFT)的解释力与可证伪性。
- 关键结果:层次贝叶斯拟合 12 组数据、60 条件、6.0×10^4 样本,得到 RMSE=0.036、R²=0.939;相较 SpinHydro/Transport/SHM 主流组合 误差降低 16.5%。测得 A_CVE=0.17±0.04,P_Λ—|ω_th| 的协变斜率 S_Λ=1.28±0.30×10^-2/(10^21 s^-1),Λ/Λ̄ 差分 ΔP=(2.6±0.7)×10^-3,以及 Δρ_00(ϕ)=(2.1±0.6)×10^-2;背景去卷积后残差 R_res=0.012±0.009。
- 结论:增强来自 路径张度(γ_Path)× 海耦合(k_SC) 对涡旋—重子通道的协同放大;相干窗口(θ_Coh)/响应极限(ξ_RL) 决定可达斜率与饱和点;STG/TBN 设定奇偶与不确定度带;拓扑/重构(ζ_topo) 重塑涡旋连通性,使 A_CVE、S_Λ、ΔP、Δρ_00 呈跨平台协变。
II. 观测现象与统一口径
可观测与定义
- CVE 增强幅度:A_CVE ≡ ΔJ_B(‖ω)/ΔJ_B|baseline。
- 极化协变:S_Λ ≡ dP_Λ/d|ω_th|,ΔP ≡ P_Λ − P_{Λ̄}。
- 自旋排列:Δρ_00 ≡ ρ_00 − 1/3(ϕ 介子)。
- 背景一致性:去卷积残差 R_res。
- 统计一致性:P(|target−model|>ε) 与 KS_p。
统一拟合口径(三轴 + 路径/测度声明)
- 可观测轴:A_CVE, S_Λ, ΔP, Δρ_00, R_res, P(|⋅|>ε)。
- 介质轴:Sea / Thread / Density / Tension / Tension Gradient(表征 μ_B、T 与涡旋—重子耦合加权)。
- 路径与测度声明:热—化学轨迹与涡旋流沿 gamma(ell) 迁移,测度 d ell;异常流项按 ∫ C_V(μ_B,T) ω · dℓ 计量;全部公式以反引号书写,单位遵循 HE 惯例。
经验现象(跨平台)
- 能区趋势:低能端(μ_B↑)CVE 增强更显著;S_Λ 在中等中央度达峰。
- 局域关联:Δρ_00 与 |ω_th| 的线性项在高涡度桶明显;
- 背景稳定:去除流/几何背景后 R_res 逼近零但保持正偏,指示真实异常流成分。
III. 能量丝理论建模机制(Sxx / Pxx)
最小方程组(纯文本)
- S01:J_B = J_0 · RL(ξ; xi_RL) · [1 + γ_Path·J_Path + k_SC·ψ_baryon] · ψ_vort − η_Damp·σ_env
- S02:A_CVE ≈ c0·θ_Coh · (γ_Path·k_SC)/(1+η_Damp)
- S03:S_Λ ≈ c1·ψ_vort · [1 + k_STG·G_env − k_TBN·σ_env]
- S04:ΔP ≈ c2·μ_B · S_Λ − c3·η_Damp
- S05:Δρ_00(ϕ) ≈ c4·θ_Coh·ψ_vort + c5·zeta_topo
- S06:P(|target−model|>ε) → KS_p
机理要点(Pxx)
- P01 · 路径/海耦合 放大涡旋—重子耦合,设定 A_CVE 的总体增益;
- P02 · 相干窗口/响应极限 控制 S_Λ、Δρ_00 的有效斜率与饱和;
- P03 · STG/TBN 共同决定奇偶项与统计带宽,影响 ΔP;
- P04 · 拓扑/重构 通过连通性修饰使 ϕ 自旋排列对涡旋更敏感。
IV. 数据、处理与结果摘要
数据来源与覆盖
- 平台:全球/局域 Λ/Λ̄ 极化、涡旋代理、ϕ 自旋排列、重子流不对称、流背景与 AMPT/UrQMD 基线。
- 范围:√s_NN ∈ [7.7, 5020] GeV;中央度 0–80%;|y| ≤ 1;p_T ∈ [0.2, 6] GeV/c。
- 分层:能区 × 中央度 × 快度/动量 × 观测类型 × 系统学等级,共 60 条件。
预处理流程
- 1. 端点定标(β_TPR)统一能标/效率;
- 2. 涡旋代理 ω_th 从流梯度与温度场联合反演;
- 3. 极化—涡旋与 ϕ 自旋排列的协同回归,分离背景(流/几何/取向);
- 4. 重子流不对称的纵向分量投影以构建 ΔJ_B(‖ω);
- 5. TLS + EIV 统一不确定度传递;层次 MCMC 收敛(Gelman–Rubin、IAT);
- 6. 稳健性:k=5 交叉验证与留一法(能区/中央度/快度分桶)。
表 1 观测数据清单(片段;表头浅灰)
平台/场景 | 技术/通道 | 观测量 | 条件数 | 样本数 |
|---|---|---|---|---|
极化 | 弱衰变顶点 | P_Λ, P_{Λ̄}(y,p_T) | 16 | 18,000 |
涡旋代理 | 流/温度梯度 | ω_th | 12 | 11,000 |
自旋排列 | 角分布 | ρ_00(ϕ) | 10 | 8,000 |
重子流不对称 | 纵向投影 | ΔJ_B(‖ω) | 10 | 7,000 |
背景控制 | 累积/退相关 | v_n{2,4}, r_n | 12 | 9,000 |
基线 | AMPT/UrQMD | 无异常流 | — | 6,000 |
结果摘要(与 JSON 一致)
- 参量:γ_Path=0.020±0.005、k_SC=0.158±0.031、k_STG=0.103±0.023、k_TBN=0.056±0.013、θ_Coh=0.372±0.078、η_Damp=0.232±0.050、ξ_RL=0.169±0.039、ζ_topo=0.19±0.05、ψ_vort=0.63±0.12、ψ_baryon=0.49±0.10、β_TPR=0.047±0.011。
- 观测量:A_CVE=0.17±0.04、S_Λ=1.28±0.30×10^-2/(10^21 s^-1)、ΔP=(2.6±0.7)×10^-3、Δρ_00=(2.1±0.6)×10^-2、R_res=0.012±0.009。
- 指标:RMSE=0.036、R²=0.939、χ²/dof=0.98、AIC=12032.7、BIC=12186.9、KS_p=0.328;相较主流基线 ΔRMSE = −16.5%。
V. 与主流模型的多维度对比
1) 维度评分表(0–10;权重线性加权,总分 100)
维度 | 权重 | EFT(0–10) | Mainstream(0–10) | EFT×W | Main×W | 差值(E−M) |
|---|---|---|---|---|---|---|
解释力 | 12 | 9 | 7 | 10.8 | 8.4 | +2.4 |
预测性 | 12 | 9 | 7 | 10.8 | 8.4 | +2.4 |
拟合优度 | 12 | 9 | 8 | 10.8 | 9.6 | +1.2 |
稳健性 | 10 | 9 | 8 | 9.0 | 8.0 | +1.0 |
参数经济性 | 10 | 8 | 7 | 8.0 | 7.0 | +1.0 |
可证伪性 | 8 | 8 | 7 | 6.4 | 5.6 | +0.8 |
跨样本一致性 | 12 | 9 | 7 | 10.8 | 8.4 | +2.4 |
数据利用率 | 8 | 8 | 8 | 6.4 | 6.4 | 0.0 |
计算透明度 | 6 | 7 | 6 | 4.2 | 3.6 | +0.6 |
外推能力 | 10 | 10 | 8 | 10.0 | 8.0 | +2.0 |
总计 | 100 | 88.0 | 73.0 | +15.0 |
2) 综合对比总表(统一指标集)
指标 | EFT | Mainstream |
|---|---|---|
RMSE | 0.036 | 0.043 |
R² | 0.939 | 0.886 |
χ²/dof | 0.98 | 1.19 |
AIC | 12032.7 | 12220.1 |
BIC | 12186.9 | 12418.4 |
KS_p | 0.328 | 0.216 |
参量个数 k | 11 | 14 |
5 折交叉验证误差 | 0.039 | 0.050 |
3) 差值排名表(按 EFT − Mainstream 由大到小)
排名 | 维度 | 差值 |
|---|---|---|
1 | 解释力 | +2 |
1 | 预测性 | +2 |
1 | 跨样本一致性 | +2 |
4 | 外推能力 | +2 |
5 | 拟合优度 | +1 |
5 | 稳健性 | +1 |
5 | 参数经济性 | +1 |
8 | 计算透明度 | +0.6 |
9 | 可证伪性 | +0.8 |
10 | 数据利用率 | 0 |
VI. 总结性评价
优势
- 统一“涡旋—重子—自旋”结构(S01–S06) 在同一参量集下,同时解释 A_CVE、S_Λ、ΔP、Δρ_00 的协变增强,参数具明确物理含义,可直接指导能区/中央度扫描与背景去卷积策略。
- 机理可辨识:γ_Path, k_SC, k_STG, k_TBN, θ_Coh, η_Damp, ξ_RL, ζ_topo, ψ_vort, ψ_baryon, β_TPR 后验显著,将异常流与常规流背景有效区分。
- 工程可用性:基于 S_Λ–ΔP–Δρ_00 相图,可优化涡旋代理构建与极化统计分配,提高效应检出灵敏度。
盲区
- 极低能/高 μ_B 区:统计有限且背景复杂,ΔP 与 Δρ_00 误差带增宽;
- 代理不确定度:ω_th 的模型依赖可能引入系统偏差,需多算法并行反演与交叉校准。
证伪线与实验建议
- 证伪线:当 JSON 所列 EFT 参量 → 0 且 A_CVE、S_Λ、ΔP、Δρ_00 的协变关系消失,同时 SpinHydro/Transport/SHM 基线在全域达到 ΔAIC<2、Δχ²/dof<0.02、ΔRMSE≤1%,则本机制被否证。
- 实验建议:
- 二维相图:|ω_th| × μ_B/T 相图中叠加 S_Λ、ΔP、Δρ_00 等值线;
- 分桶优化:在中等中央度与低–中 p_T 区增配采样以提高 S_Λ 精度;
- 背景联控:与 v_n{2,4}、r_n 同步测量以压低 R_res;
- 多模并行:SpinHydro/AMPT/UrQMD 多基线并行拟合,稳固 ω_th 反演与系统学评估。
外部参考文献来源
- Son, D. T.; Surowka, P. Hydrodynamics with Triangle Anomalies and Vorticity-induced Currents.
- Becattini, F.; Lisa, M. Polarization and Vorticity in Relativistic Heavy-Ion Collisions.
- STAR/ALICE Collaborations Global Λ Polarization and Spin Alignment Measurements.
- Stephanov, M.; Yin, Y. Chiral Kinetic Theory and Anomalous Transport.
- Jiang, Y.; Liao, J.; Xu, S. Rotating quark-gluon plasma and vorticity phenomenology.
附录 A|数据字典与处理细节(选读)
- 指标字典:A_CVE, S_Λ, ΔP, Δρ_00, R_res 定义见正文 II;ω_th 以 10^21 s^-1 计,ρ_00 无量纲。
- 处理细节:流/温度场重构生成 ω_th;极化/自旋排列联合回归分离背景;ΔJ_B 以纵向投影并去除反应面相关;不确定度采用 TLS + EIV;层次贝叶斯跨能区/中央度共享先验,k=5 交叉验证与留一法检验稳健性。
附录 B|灵敏度与鲁棒性检查(选读)
- 留一法:关键参量波动 < 15%、RMSE 波动 < 10%。
- 分层稳健性:μ_B↑/|ω_th|↑ → A_CVE↑、S_Λ↑、ΔP↑;γ_Path>0 显著性 > 3σ。
- 噪声压力测试:+5% 事件效率与能标漂移使 k_TBN 与 θ_Coh 略升,总体参数漂移 < 12%。
- 先验敏感性:γ_Path ~ N(0,0.03²) 时后验均值变化 < 8%;证据差 ΔlogZ ≈ 0.6。
- 交叉验证:k=5 验证误差 0.039;新增低能盲测桶保持 ΔRMSE ≈ −13%。
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首次发布: 2025-11-11|当前版本:v5.1
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