물리학 자들은 처음으로 양자의 압력 분포를 계산합니다

.삼성전자, 5G 기지국용 차세대 무선 통신 핵심칩 자체 개발 완료

(서울=연합뉴스) 삼성전자가 무선 통신 성능을 대폭 강화한 차세대 5G 밀리미터파(mmWave) 기지국용 무선 통신 핵심칩(RFIC) 개발에 성공했다고 22일 전했다. 사진은 삼성전자 5G 디지털-아날로그 변환칩. 2019.2.22 [삼성전자 제공] photo@yna.co.kr

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엘론 머스크 '팰컨 헤비' 역대급 로켓의 발사 현장!!!

 

.서울대 연구팀 '세포막 나노태블릿' 개발…학부생도 참여

 

송고시간 | 2019-02-23 05:00  국제학술지 표지논문…"DNA 분석기술 상용화 크게 앞당길 것" 남좌민 서울대 교수 연구팀 [서울대 제공]

(서울=연합뉴스) 김철선 기자 = 서울대 연구팀이 인공 세포막 위에서 나노입자 연산을 가능케 한 '세포막 나노태블릿'을 개발했다. 기술 개발에는 서울대 화학부 소속 학생들이 참여하고 논문 공저자로도 이름을 올렸다. 서울대는 이 학교 화학부 남좌민 교수 연구팀이 발표한 '나노바이오 컴퓨팅 세포막 나노태블릿' 논문이 국제 학술지 '사이언스 어드밴스'(Science Advances) 3월호 표지논문으로 선정됐다고 22일 밝혔다. 나노입자 기반 분자 컴퓨팅 기술은 DNA 등 분자 컴퓨팅에서 기존 방식보다 정확성이 높고 활용 범위가 넓어 세계적으로 주목받고 있지만, 기술 개발이 초보적인 단계에 머물러 있어 실용성이 적었다. 남 교수 연구팀은 수많은 정보처리가 정확하게 이뤄지는 살아 있는 세포의 세포막에서 영감을 받아 2015년께부터 나노입자 기반 분자 컴퓨팅 기술 개발에 돌입했다. 연구팀은 4년간의 연구 끝에 실제 세포막 물질과 비슷한 '지지형 지질 이중층'(Supported Lipid Bilayer) 인공 세포막을 만들고, 그 위에 나노입자를 심어 분자 정보를 처리할 수 있는 세포막 나노태블릿 컴퓨팅 기술을 개발해냈다. 남 교수는 "이 기술 개발로 DNA 분석기술 상용화를 최소 수년에서 십수 년 앞당길 수 있다"며 "지금까지 확장성, 실용성, 활용성 측면에서 한계가 많았던 분자 컴퓨팅 분야에 새로운 길을 제시할 수 있을 것"이라고 평가했다. 한편 연구팀 서진영(26) 연구원과 박하형(25) 연구원은 연구 당시 이 학교 화학부 소속 학생으로 연구에 참여하며 논문의 공동1저자로 이름을 올렸다. 남 교수는 "두 학생은 학부 1학년을 마치고 나서 '학점을 잘 받는 것도 좋지만, 연구 경험을 쌓고 세계적인 연구 논문을 내고 싶다'며 연구팀에 찾아왔다"고 말했다. 남 교수는 "두 연구원은 아이디어 제시와 개발, 실험 등 연구 전반에서 기여한 바가 커 논문의 공동1저자로 싣기로 결정했다"며 "국제 학술지에서 학부생이 공저자로 이름을 올리는 것은 세계적으로도 드문 일"이라고 평가했다. 현재 서 연구원과 박 연구원은 각각 미국 하버드대와 UC버클리대 화학과에서 박사 과정을 밟고 있다. kcs@yna.co.kr

https://www.yna.co.kr/view/AKR20190222101800004?section=it/science

 

 

.새로운 동적 종속성 프레임 워크는 더 나은 신경 사회 및 기술 시스템 모델로 이어질 수 있습니다

2019 년 2 월 22 일 Bar-Ilan University, Nature Physics에 최근 게재 된 논문 에서 Bar-Ilan University Havlin 교수와 Stefano Boccaletti, Ivan Bonamassa 및 Michael M. Danziger와 같은 연구원 팀은 동적 의존성 프레임 워크를 제시하여 동적 상호 의존성을 파악할 수 있습니다 상호 작용하는 레이어가있는 다중 레이어 네트워크에서 동기화 및 확산 프로세스를 연구하는 데 사용되는 시스템입니다. 이 이미지는 메인 결과입니다. (왼쪽 위) 부분적으로 경쟁이 치열한 Kuramoto 모델에 대한 위상 다이어그램. (오른쪽 위) 상호 의존성 SIS 전염병에 대한 유익한 이론 및 수치 결과 (Erdos-Renyi 그래프, 평균 학위= 12). (왼쪽 아래) 비대칭 적으로 결합 된 SIS 동역학에서 경로 의존 (각성) 전환. (Bottom Right) 상호 의존적 인 역학 관계에서의 하이브리드 전환 위의 병목 현상 (새들 노드 분기점의 유령)의 중요한 확장 Credit : Professor Shlomo Havlin and team

실제 세계의 복잡한 시스템에는 서로 영향을주는 거시적 하위 시스템이 포함됩니다. 이것은 예를 들어, 뇌의 신경계 집단을 경쟁적으로 또는 상호 보강하고, 바이러스 역학을 퍼뜨리는 등 다른 곳에서 발생합니다. 따라서 서로 다른 유형의 시스템 간 상호 작용이 전반적인 집단 행동에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이해하는 것이 중요합니다. 2010 년 에 상호 의존적 인 네트워크에 대한 침투 이론이 Shlomo Havlin 교수와 Bar-Ilan University의 물리학과 연구팀이 Nature에 발표 한 연구에서 소개되었을 때 상당한 진전 이있었습니다 . 이 모델은 하나의 네트워크에있는 노드가 다른 노드의 노드에 의존 할 때, 2003 년 이탈리아의 많은 부분에 영향을 미친 전기적 정전에서 관찰 된 것처럼 파국적 인 계단과 갑작스런 구조 변화가 일어난다는 것을 보여주었습니다. 그러나 상호 의존적 인 퍼콜 레이션은 기능이 연결에 의해 독점적으로 결정되는 시스템에 국한되므로 역동적 인 규칙에 따라 기능이 정의 된 풍부한 실제 시스템에 부분적으로 만 이해할 수 있습니다. 연구에 따르면 하나의 시스템에있는 노드가 다른 시스템의 노드에 영향을 줄 수있는 두 가지 기본 방법은 생태계 , 소셜 네트워크 및 기타 다른 환경 에서 관찰 된 중요한 인프라 또는 금융 네트워크와 같은 상호 의존성 (또는 협력)과 길항 작용 (또는 경쟁) 또는 인간 두뇌에서. 상호 의존적이고 경쟁적인 상호 작용은 또한 생태계의 포식자 - 먹이 관계와 두뇌의 쌍 안적 경쟁에서 관찰 된 것처럼 동시에 발생할 수있다. 최근 Nature Physics 지에 게재 된 논문 에서 Bar-Ilan University Havlin 교수와 Stefano Boccaletti, Ivan Bonamassa 및 Michael M. Danziger와 같은 연구원 팀은 동적 의존성 프레임 워크를 제시하여 동적 상호 의존성을 파악할 수 있습니다 상호 작용하는 레이어가있는 다중 레이어 네트워크에서 동기화 및 확산 프로세스를 연구하는 데 사용되는 시스템입니다. "이 동적 의존성 프레임 워크는 우리를 둘러싸고있는 상호 작용하는 복잡한 시스템을 더 잘 이해할 수있는 강력한 도구를 제공합니다"라고 Havlin과 팀은 말했습니다. "퍼콜 레이션에서 동적 시스템으로 종속 상호 작용의 일반화 서로 다른 시스템이 서로 영향을 미칠 수있는 미묘한 방식을보다 잘 포착 할 수있는 신경, 사회 및 기술 시스템을위한 새로운 모델을 개발할 수있게되었습니다." Havlin 교수의 연구는 2000 년 이래이 분야의 광범위한 학제 ​​간 연구를 이끌어 낸 네트워크 과학 분야에서 획기적인 새로운 수학적 방법을 만들어 냈습니다. 하 블린 (Havlin)과 그의 동료들이 퍼콜 레이션 이론을 출판 한 후 그는 미국 물리 학회 (Physical Society)의 "물리학에 가장 뛰어난 공헌"을 수상한 릴리 엔펠드 상을 받았다. 올해 초 그는 화학 및 물리학 이스라엘 상을 수상했습니다. 더 자세히 살펴보기 : 과학자들은 전 세계적으로 '네트워크 네트워크'

더 자세한 정보 : Michael M. Danziger 외. 다층 네트워크의 동적 상호 의존성 및 경쟁, Nature Physics (2018). DOI : 10.1038 / s41567-018-0343-1 저널 참조 : 자연 물리학 자연 제공 : Bar-Ilan University 

https://phys.org/news/2019-02-dynamic-framework-neural-social-tech.html

 

 

 

.복잡한 네트워크에서 시공간 신호 전파를 예측하는 새로운 프레임 워크

2019 년 2 월 22 일, Ingrid Fadelli, Phys.org 기능 ** 복잡한 네트워크에서 시공간 신호 전파를 예측하는 새로운 프레임 워크 동물원의 번식 패턴을 분류합니다. 같은 네트워크는 다른 역학 하에서 전파의 다른 패턴을 보여줍니다 - 예 : 전염병, 규정 또는 인구 역학. 이러한 다양한 패턴은 파란색, 빨간색 및 녹색의 3 가지 영역으로 응축됩니다. 각 영역에는 고유 한 전파 지문이 있습니다. 크레디트 : Barzel et al.

과거의 연구는 생물학적 시스템에서부터 소셜 미디어 네트워크에 이르는 다양한 복잡한 네트워크가 보편적 인 위상 적 특성을 나타낼 수 있다는 것을 발견했습니다. 그러나 이러한 보편적 특성은 항상 유사한 시스템 역학으로 해석되지는 않습니다. 시스템의 동적 동작은 토폴로지만으로는 예측할 수 없지만 네트워크 토폴로지와 해당 노드 간의 관계를 결정하는 동적 메커니즘의 상호 작용에 의존합니다. 즉, 매우 유사한 구조를 갖는 시스템은 심오하게 다른 동적 거동을 나타낼 수 있습니다. 이러한 관찰 결과를보다 잘 이해하기 위해 Bar-Ilan University 및 Indian Statistical Institute의 연구자 팀은 네트워크의 토폴로지와 동적 결과를 체계적으로 연결하는 데 도움이 되는 일반적인 이론적 프레임 워크 를 개발했습니다. 신호 전파. "이 연구를 수행 한 연구자 중 한 사람인 Baruch Barzel은 Phys.org에"사회, 생물학적, 신경 및 인프라 네트워크에 이르기까지 복잡한 네트워크가 주변에 있습니다. "지난 20 년 동안 우리는 이러한 다양성의 분야에도 불구하고 네트워크가 공통적 인 구조적 특징을 공유하면서 매우 보편적이라는 것을 알게되었습니다. 예를 들어, 이러한 모든 네트워크 - 사회, 생물 및 기술 - 극도로 이질적이며 대다수의 작은 노드가 고도로 연결된 허브의 소수와 공존합니다. " Barzel과 그의 동료가 개발 한 프레임 워크는 네트워크의 토폴로지를 관찰 된 시공간 신호의 시공간적 확산과 연결합니다. 이것은 궁극적으로 연구자들이 지역 정보 전파에있어서 네트워크의 역할을 포착 할 수있게 해준다. "실험실에서 우리를 흥미롭게 만드는 질문은 다음과 같습니다. 비슷한 구조가 비슷한 동적 인 행동을 암시 합니까?" 바젤은 말했다. "페이스 북과 우리의 세포질 유전 네트워크가 둘 다 허브에 의해 연결된다면 이것은 유사한 행동을 보일 것인가? 간단히 말해 구조의 보편성이 역동적 인 행동의 보편성으로 변환 되는가?

 

커뮤니티 간의 전파. 네트워크 모듈간에 신호가 교차하면 어떻게됩니까? 이것은 동적 정권에 달려있다. 파란색 : 모듈간에 약간 지연된 파급 효과. 빨간색 : 신호는 모듈 내에서 매우 긴 시간 동안 유지 된 다음 긴 지연 후에 인접한 모듈에 다시 나타납니다. 녹색 : 모듈간에 신호가 자유롭게 교차합니다. 크레디트 : Barzel et al.

연구자들이 수행 한 분석에 따르면 시스템의 구조와 동적 인 행동 사이의 관계는 균형을 기반으로합니다. 한편으로는 공유 된 구조적 특성에도 불구하고 서로 다른 네트워크가 근본적으로 다른 방식으로 작동 할 수 있습니다. 다른 한편, 이러한 다양한 행동은 시스템을 보편적 인 잠재적 행동으로 분류하는 데 도움이되는 보편적 인 수학 원리에 뿌리를두고 있습니다. 비유하자면, 떨어지는 암석과 편심하게 궤도를 선회하는 혜성을 생각할 수 있습니다. "라고 Barzel은 설명했다. "뉴턴의 법칙은 둘 다 똑같은 중력 방정식에 의해 제어된다는 것을 보여줍니다. 우리의 경우 우리는 잠재적으로 비슷한 네트워크에서 관찰되는 다양한 동적 거동이 보편적 인 원리 집합으로 예측 될 수 있음을 보여줍니다 네트워크 구조가 네트워크 역학으로 해석되는 법률을 지배합니다. " Barzel과 그의 동료들은 "행동"이라는 단어를 정의하기 시작했습니다. 수년 간의 연구를 기반으로하는이 패러다임은 네트워크가 노드 간의 연결 패턴을 매핑하는 동안 그 동작을 신호 전파라고하는 정보 흐름의 패턴으로 전달할 수 있다는 개념에 기반합니다. 예를 들어, 사회적 유대를 통해 확산되는 전염병은 바이러스 형태로 전파되는 정보로 볼 수 있습니다. 유사하게, 그들의 프레임 워크에 따르면 궁극적으로 중대한 정전을 야기하는 전력 구성 요소의 국지적 실패는 부하 섭동의 형태로 실현 된 정보로 볼 수 있지만 유전 경로를 활성화하는 유전자는 세포 내 구성 요소 사이를 이동하는 생화학 정보를 나타냅니다 . Barzel은 "바이러스, 부하 섭동, 유전자 활성화 등의 신호를 추상 자동차라고 생각하면 네트워크는 기본 도로지도가됩니다. "실제로 소스 노드와 목적지 사이의 신호 전파를 지원하는 매우 복잡하고 이질적인 맵 이제 동일한 도로 네트워크가 서로 다른 조건에서 매우 다른 트래픽 패턴을 나타낼 수 있다는 것을 모두 알고 있습니다. 신호 전파에 대해 매우 다른 규칙을 초래할 수 있습니다. "

 

보편적 인 시간적 거리 L (j → i). 연구원이 고안 한 '네트워크 GPS'는 이미지 1에 묘사 된 '동물원'을 잘 조직되고 예측 가능한 전파로 재배치하는 데 도움이됩니다. 크레디트 : Barzel et al.

Barzel에 따르면, 신호를 자동차 및 네트워크 자체를 도로지도로 설명하는 비유에서, 해당 프레임 워크는 "네트워크 GPS"로 볼 수 있습니다. 이 "GPS 시스템"은 신호가 네트워크를 통해 이동하는 데 걸리는 시간을 예측할 수 있습니다 (예 : 바이러스가 소셜 그룹의 사람들을 감염시키는 데 걸리는 시간, 초기 정전 후 정전이 발생하는 시간 또는 유전 경로를 활성화시키는 유전자). "GPS는 고정 도로 네트워크를 세그먼트로 분해하고 각 세그먼트를 통과하는 데 필요한 시간을 예측함으로써 이동 시간의 동적 예측으로 변환합니다."라고 Barzel은 설명합니다. 우리 연구실에서 개발 한 수학적 도구를 사용하여 각 네트워크 구성 요소의 신호 지연 시간을 예측하여 동일한 작업을 수행합니다. 퍼즐을 결합하여 전체 네트워크를 통한 시공간적 전파를 예측할 수 있습니다. " 연구진은 몇 가지 비선형 동적 모델을 고려하여 신호 전파 규칙을 3 개의 매우 독특한 동적 영역으로 분류 할 수 있음을 발견했다. 이 세 가지 정권은 네트워크 경로, 학위 분포 및 네트워크 노드 간의 상호 작용의 역동성에 따라 서로 다른 상호 작용을 특징으로 합니다. "통계 물리학은 물 분자 사이의 미세한 입자 상호 작용이 시스템의 거시적 관측 된 행동 (예 : 유체, 투명 등)을 유도하는 데 도움이되는 잘 정립 된 분야입니다."라고 Barzel은 말했습니다. "우리의 패러다임은 이러한 도구를 완전히 새로운 수준으로 끌어 올립니다 : 입자는 유전자, 뉴런, 라우터 또는 인간의 개인이며 상호 작용은 신호 확산의 형태입니다. 이러한 입자 / 상호 작용에 의해 구동되는 시스템은 종종 비 효과 성으로 간주됩니다. 대조적으로, 우리 (그리고 다른 사람들의) 일이 노출되는 것은 그러한 통계적 물리학 이 존재한다는 것입니다 사회적, 생물학적 또는 기술적 시스템의 실제적으로 달성 가능한 것이며, 그들의 다양하고 예측할 수없는 관찰 뒤에는 우리가 그들의 행동을 예측하는 데 도움이 될 수있는 깊은 보편성이 놓여있다 "고 말했다. Barzel과 그의 동료들이 수행 한 연구는 어떻게 물리학과 수학적 프레임 워크가 우리가 현저하게 다른 성질의 복잡한 시스템을 더 잘 이해할 수 있는지에 대한 매력적인 예를 제공합니다. 발견 된 세 ​​가지 주요 영역으로 시스템 상호 작용 메커니즘을 분류하면 연구원은 시스템의 토폴로지를 동적으로 정보 전파 패턴으로 체계적으로 변환하여 궁극적으로 다양한 시스템의 동작 패턴을 예측할 수 있습니다. "우리의 좌우명은 이해하고, 예측하고, 영향을 미친다"라고 Barzel은 말했다. "우리 연구의 다음 단계는 '영향력'입니다. 예를 들어 전염병이나 정전과 같은 바람직하지 않은 확산을 완화하기 위해 전파에 대한 예측을 사용할 수 있습니까? 예를 들어 전략적으로 시간을 들여 개입하여 우리의 GPS는 우리가 확산 계획을 세우는 데 도움을 줄 수 있으며 스마트 간섭 계획을 세우는 데 도움이 될 것 "이라고 말했다.

더 알아보기 : 커뮤니티 구조가 네트워크의 복원력에 미치는 영향 추가 정보 : Chittaranjan Hens et al. 복잡한 네트워크에서의 시공간 신호 전파, Nature Physics (2019). DOI : 10.1038 / s41567-018-0409-0 . https://www.nature.com/articles/s41567-018-0409-0 www.barzellab.com/ 저널 참조 : 자연 물리학 114 주 피드백 편집자에게 피드백 © 2019 과학 X 네트워크 

https://phys.org/news/2019-02-framework-spatiotemporal-propagation-complex-networks.html#nRlv

 

 

 

.물리학 자들은 처음으로 양자의 압력 분포를 계산합니다

2019 년 2 월 22 일 Jennifer Chu, Massachusetts Institute of Technology ,  MIT의 물리학 자들은 양성자 내부의 압력 분포를 처음으로 계산했습니다. 그들은 양성자의 고압 코어가 빠져 나가는 것을 발견했으며, 주변 지역은 안쪽을 밀어 낸다. 신용 : 매사추세츠 공과 대학

중성자 별은 우주에서 가장 밀도가 높은 것으로 알려진 물질 중 하나입니다. 엄청난 압력을 견뎌 내면 별의 재료 한 티스푼은 달 무게의 약 15 배에 해당합니다. 그럼에도 불구하고 양성자 - 우주에서 보이는 물질의 대부분을 구성하는 기본 입자 -는 더 높은 압력을 포함합니다. 처음으로 MIT의 물리학 자들은 양성자 의 압력 분포를 계산했으며 , 입자가 중압기의 핵심을 포함한다는 사실을 발견했다. 가장 핵심은 중성자 별보다 더 큰 압력을 생성한다는 것이다. 이 코어는 양성자 중심으로부터 밀어 내고 주변 지역은 안쪽으로 밀어 낸다. (붕괴되고있는 축구 공 내부를 확장하려는 야구를 상상해보십시오.) 경쟁 압력은 양성자의 전체 구조를 안정화시키는 역할을합니다. Physical Review Letters에 오늘 발표 된 물리학 자의 결과 는 양자가 양자와 글루온의 기여, 즉 양성자의 기본 원자핵 성분을 고려하여 양성자의 압력 분포를 계산 한 최초의 사례이다. "압력은 순간에 우리가 거의 알지 못하는 양성자의 근본적인 측면입니다."라고 MIT의 물리학 조교수 인 Phiala Shanahan은 말합니다. "이제 우리는 양성자 중심에있는 쿼크 (quark)와 글루온 (gluon)이 상당한 외부 압력을 생성하고 가장자리까지 가해지는 압력이 있음을 발견했습니다.이 결과로 우리는 양성자 구조의 완전한 그림을 향해 나아갑니다. " Shanahan은 MIT의 물리학 교수 인 William Detmold와 함께 공동 연구를 수행했다. 현저한 쿼크 2018 년 5 월, 미국 에너지 부 토마스 제퍼슨 국립 가속기 시설의 물리학 자들은 수소로 만들어진 타겟에서 발사 된 전자 빔을 사용하여 양성자의 압력 분포를 처음으로 측정했다고 발표했습니다. 전자는 목표의 양성자 내부의 쿼크와 상호 작용했다. 물리학 자들은 전자가 표적으로부터 흩어지는 방식에 따라 양성자 전체의 압력 분포를 결정했다. 그들의 결과는 양성자에 고압 센터가 있음을 보여 주었는데, 가장 높은 압력 지점은 약 10 35 파스칼 또는 중성자 별 내부 압력의 10 배를 측정 한 것 입니다. 그러나 Shanahan은 양성자 압력에 대한 그들의 그림이 불완전하다고 말한다. "그들은 놀랄만한 결과를 발견했습니다."라고 Shanahan은 말합니다. "그러나 그 결과는 우리의 불완전한 이해로 인해 필요한 많은 중요한 가정에 달려있다." 구체적으로, 연구원들은 양성자 쿼크의 상호 작용에 대한 그들의 압력 추정치를 기반으로 하였지만, 그것의 글루온은 그렇지 않았다. 양성자는 양성자 내부에서 역동적이고 변동하는 방식으로 지속적으로 상호 작용하는 쿼크와 ​​글루온으로 구성됩니다. 제퍼슨 연구소 (Jefferson Lab) 팀은 쿼터 (quark)의 검출기로 기탁을 결정할 수 있었는데, 이는 Shanahan이 양성자의 압력 기여의 상당 부분을 제거한다고 말합니다. "지난 60 년 동안 양성자의 구조에서 쿼크의 역할을 잘 이해했습니다."라고 그녀는 말합니다. "그러나 gluon 구조는 측정하거나 계산하기가 어렵 기 때문에 이해하기가 훨씬 더 어렵습니다." 글루온 시프트 Shanahan과 Detmold는 입자 가속기를 사용하여 양성자의 압력을 측정하는 대신 양성자의 압력에 기여하는 쿼크와 ​​글루온 간의 상호 작용을 계산하기 위해 슈퍼 컴퓨터를 사용하여 글루온의 역할을 포함 시켰습니다. "양성자 내부에는 quarks와 antiquark 쌍의 버블 링 양자 진공과 글루온이 나타나고 사라집니다."라고 Shanahan은 말합니다. "우리의 계산에는 이러한 모든 동적 변동이 포함됩니다." 이를 위해 팀 은 입자 물리학의 표준 모델의 세 가지 근본적인 힘 중 하나 인 강한 힘 을 설명하는 방정식 집합 인 양자 색 동력학을 위해 격자 QCD로 알려진 물리학 기법을 사용했습니다 . (다른 두 가지는 약하고 전자기력입니다.) 강력한 힘은 쿼크와 글루온을 묶어 궁극적으로 양성자를 만드는 것입니다. 격자 QCD 계산은 점의 4 차원 그리드 또는 격자를 사용하여 공간의 세 차원과 시간 중 하나를 나타냅니다. 연구진은 격자에 정의 된 양자 역학의 방정식을 사용하여 양성자 내부의 압력을 계산했다. "계산 속도가 매우 까다 롭습니다. 따라서 우리는 세계에서 가장 강력한 슈퍼 컴퓨터를 사용하여 이러한 계산을 수행합니다."라고 Shanahan은 설명합니다. 팀은 약 18 개월 동안 다양한 수퍼 컴퓨터를 통해 쿼크 및 글루온의 다양한 구성을 실행 한 다음 양성자의 중심에서부터 가장자리까지 각 지점의 평균 압력을 결정했습니다. Jefferson Lab 결과와 비교하여, Shanahan과 Detmold는 글루온의 기여도를 포함함으로써 양성자의 압력 분포가 크게 바뀌 었다는 것을 발견했습니다. "우리는 압력 분포에 대한 글루온 기여를 처음으로 살펴본 결과, 이전 결과에 비해 피크가 강해지고 압력 분포가 양성자의 중심에서 멀어짐을 알 수 있습니다."Shanahan 말한다. 즉, 양성자의 가장 높은 압력 은 제퍼슨 연구소 (Jefferson Lab)의 연구원이보고 한 것과 비슷하게 약 10 35 파스칼 (중성자 별의 10 배)입니다. 주변의 저기압 영역은 이전에 추정 된 것보다 더 멀리 확장됩니다. 이러한 새로운 계산을 확인하기 위해서는 전자선 이온 충돌기 (Electron-Ion Collider)와 같은 물리 입자가 양성자와 중성자의 내부 구조를 조사하기 위해 사용하는 입자 가속기 (제안 된 입자 가속기)와 같은 훨씬 강력한 탐지기가 필요합니다. "양성자에서 글루온의 역할을 정량적으로 이해하는 것은 초기 단계입니다."라고 Shanahan은 말합니다. "실험적으로 측정 된 쿼크 기여도와 글루온 조각에 대한 새로운 계산 결과를 결합함으로써 우리는 양성자 압력의 첫 번째 완전한 그림을 얻을 수 있습니다. 이것은 다음 10 년 내에 새로운 충돌기에서 테스트 할 수있는 예측입니다."

추가 정보 : 원자 입자의 기계적 성질을 먼저 측정하면 양성자 내부의 압력 분포를 알 수 있습니다. 저널 참조 : Physical Review Letters 제공 : 매사추세츠 공과 대학교 

https://phys.org/news/2019-02-physicists-proton-pressure.html#nRlv

 

A&B, study(laboratory evolution, mainhotspot project)

B/http://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
A/https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0