Entropy production in the Au + Au reaction between 150 and 800 A MeV

The entropy per nucleon (S/A) has been extracted for the Au [(150—800)A MeV] + Au reaction by using the phase I setup of the 4 pi facility at GSI, Darmstadt. The entropy has been obtained from the comparison of various observables characterizing the dM/dZ fragment multiplicity distributions, extending up to Z~15, with those calculated with the quantum statistical model. It is the first time that S/A values are determined by considering the full ensemble of charged products detected in the reaction. Consistent values of S/A are found from different methods. These entropy values are shown to be fairly independent of the volume of the ``participant'' region considered. They are somewhat lower than those extracted in earlier works but are in good agreement with hydrodynamic calculations and suggest a low viscosity for the hot and dense nuclear matter

Предсказание интегрального индикатора качества нового объекта в условиях мультиколлинеарности референтных данных

S.B. Akhlyustin1, A.V. Melnikov1, R.A. Zhilin1 1Institute of the Ministry of Internal Affairs, Voronezh, Russian Federation E-mails: [email protected], [email protected], [email protected]. Сергей Борисович Ахлюстин, старший преподаватель, кафедра ≪Радиотехнические системы и комплексы охранного мониторинга≫, Воронежский институт МВД России (г. Воронеж, Российская Федерация), [email protected]. Александр Викторович Мельников, профессор, доктор технических наук, доцент, кафедра ≪Математика и моделирование систем≫, Воронежский институт МВД России (г. Воронеж, Российская Федерация), [email protected]. Роман Андреевич Жилин, адъюнкт, кафедра ≪Математика и моделирование систем≫, Воронежский институт МВД России (г. Воронеж, Российская Федерация), [email protected] of a new object state at a lack of the known characteristics and estimates of quality indicators of a number of studied objects (a set of reference data) often leads to the problem of multicollinearity of basic data. We propose the following three ways to overcome this problem relating to the sphere of data mining: use a ridge regression, train with the teacher a two-layer neural network, consecutive adapt a single-layer neural network. Also, we compare characteristics of the proposed ways. In the ridge regression method, the introduction of a regularizing term into the LMS equation gives an approximate solution with a sufficient degree of accuracy. A disadvantage of use of the two-layer neural network “feed-forward backprop” and the procedure of training with the teacher “train” is that adjusted weights of the neural network take chaotic (and even negative) values that contradicts a common practice of examination. The following features are revealed: considerable dispersion of weights and shifts of a neural network, ambiguity of the solution due to the choice of random initial conditions, strong dependence on a training algorithm. In order to overcome this shortcoming, we propose a transition to consecutive adaptation of a single-layer neural network with fixing shifts of neurons at zero level. Предсказание состояния нового объекта при недостатке известных характеристик и оценок показателей качества ряда изученных объектов (множества референтных данных) зачастую приводит к проблеме мультиколлинеарности исходных данных. Предлагаются три способа преодоления этой проблемы, относящиеся к сфере data mining: использование гребневой (ridge) регрессии, обучение с учителем двухслойной нейронной сети, последовательная адаптация однослойной нейронной сети и сравниваются их характеристики. В методе гребневой регрессии введение регуляризирующего слагаемого в уравнение МНК дает приближенное решение с достаточной степенью точности. Недостатком использования двухслойной нейронной сети ≪feed-forward backprop≫ и процедуры обучения с учителем ≪train≫ является то, что настроенные веса нейронной сети принимают хаотичные (и даже отрицательные) значения, что противоречит обычной практике экспертизы. Выявлены следующие особенности: значительный разброс весов и смещений нейронной сети, неоднозначность решения за счет выбора случайных начальных условий, сильная зависимость от алгоритма обучения. Для преодоления этого недостатка предложен переход к последовательной адаптации однослойной нейронной сети с фиксацией смещений нейронов на нулевом уровне