Arbeitsgruppe von Jan Steinheimer-Froschauer
Die Arbeitsgruppe konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung von Computersimulationen zur Erforschung der Eigenschaften und Phasen von stark wechselwirkender Materie. Dies beinhaltet die Eigenschaften von Hadronen, Quarks und Gluonen in dichter QCD-Materie und dem Quark-Gluon-Plasma. Im Rahmen der Forschung werden groß angelegte Simulationen und Modellierungen sowie Methoden des maschinellen Lernens und des Deep Learning eingesetzt, um das Verhalten von Materie unter extremen Bedingungen zu untersuchen, wie sie beispielsweise bei Schwerionenkollisionen und im Inneren kompakter astrophysikalischer Objekte wie Neutronensternen herrschen. Die Gruppe arbeitet an der Entwicklung neuer Algorithmen und Software-Tools zum Verständnis der Zustandsgleichung der Quantenchromodynamik, der Theorie, die die Wechselwirkungen von Quarks und Gluonen beschreibt. Insgesamt ist es das Ziel der Forschungsgruppe, unser Verständnis der grundlegenden Eigenschaften der Materie und der Entwicklung des Universums zu verbessern.
Mitglieder
Anton Motornenko
Büro: 3|203 (FIAS)
Tel.: +49 69 798 47622
Roman Poberezhnyuk
Büro: 3|402 (FIAS)
Tel.: +49 69 798 47612
Postdocs:
- Dr. Anton Motornenko, Dense QCD matter project (Stern-Gerlach Stipendium der Stiftung Polytechnische Gesellschaft)
- Dr. Roman Poberezhnyuk, Dense QCD matter project (Alexander von Humboldt Stiftung/ Philipp Schwarz-Initiative)
Doktorand:innen:
- Manjunath Omana Kuttan, gemeinam mit Dr. Kai Zhou, Dense QCD matter project and Deepthinkers (GSI F&E Stipendium)
Ehemalige Mitglieder:
- Oleh Savchuk Dense QCD matter project. (jetzt MSU, USA)
- Alexander Greiner
- Ayon Mukherjee
Kooperationen:
- Am FIAS: Gruppen von Prof. Horst Stöcker, Dr. Kai Zhou und Esteban Vargas.
- Prof. Marcus Bleicher (Goethe-Universität)
- Dr. Volker Koch and Dr. Jorgen Randrup (Nuclear Theory group, LBNL Berkeley, USA)
- Unterstützt vom DAAD-PPP Projekt
- Prof. Volodymyr Vovchenko (University of Houston, USA)
- Prof. Christoph Herold and Prof. Ayut Limphirat (SUT, Thailand)
- Prof. Yasushi Nara (Akita University, Japan)
- Prof. Qingfeng Li and Yongjia Wang (Huzhou University, PR China)
- Unterstützt vom DAAD-PPP Projekt
- Prof. Abhijit Bhattacharyya (Calkutta University, India)
- Unterstützt von Alexander von Humboldt Gruppe linkage project
- Prof. Tetyana Galatyuk (GSI and TU Darmstadt)
Projekte
Dichte Materie in Schwerionenkollisionen und Neutronensternen
In diesem Projekt untersuchen wir die Eigenschaften dichter Elementarmaterie, wie sie von der Theorie der starken Wechselwirkung QCD beschrieben wird. Experimentell kann diese Form der Materie in relativistischen Schwerionenkollisionen an großen Collider-Experimenten erzeugt werden, z. B. am LHC@CERN, RHIC@Brookhaven Lab und FAIR@GSI sowie in den kompaktesten Objekten, die wir kennen, den Neutronensternen. Unsere Gruppe entwickelt numerische Methoden und Algorithmen zur Beschreibung der dynamischen Entwicklung solcher Schwerionenkollisionen mit Hilfe der Transporttheorie oder der Fluiddynamik. Als solche ist die Gruppe Teil des UrQMD-Projekts (https://urqmd.org/). Ein wichtiger Input für diese Simulationen ist die Zustandsgleichung der QCD, die mit den mikroskopischen Wechselwirkungen der Elementarmaterie zusammenhängt. Um diese Zustandsgleichung in den dynamischen Simulationen zu untersuchen, stellen wir auch numerische Lösungen eines effektiven chiralen Mittelfeldmodells (CMF) bereit, das auf den neuesten Erkenntnissen der QCD-Phänomenologie beruht.
Deep- und Machine-Learning-Methoden für die Datenanalyse bei Schwerionenreaktionen
In diesem Forschungsprojekt (in Zusammenarbeit mit Dr. Kai Zhou und Prof. Horst Stöcker) entwickeln wir neue Methoden und Technologien, die auf maschinellen und Deep-Learning-Techniken basieren, um physikalische Informationen aus der Fülle von Daten zu extrahieren, die in modernen Hochenergiebeschleunigerexperimenten gesammelt werden. Die Forschung in diesem Projekt wurde teilweise durch einen Zuschuss der Samson AG und des BMBF im Rahmen des ErUM-data Pilotprojekts finanziert.
Das internationale gemeinsame Forschungszentrum Xidian-FIAS
Das Zentrum (gegründet 2019) fördert die internationale Spitzenforschung zu wissenschaftlichen Themen wie Informatik, künstliche Intelligenz und theoretische Biowissenschaften. Weitere Informationen finden Sie hier: https://xf-ijrc.net/