Machine learning-based inversion of nuclear responses
原子核与外部电弱探针相互作用的微观描述是阐明短程核动力学和正确解释中微子振荡实验所必需的。核量子Monte Carlo方法从它们的Laplace变换推导核电弱响应函数。逆拉普拉斯变换是一个众所周知的不适定问题;贝叶斯技术，如最大熵，通常用于重建原始响应函数的准弹性区域。在这项工作中，我们提出了一个物理通知人工神经网络架构适合近似逆拉普拉斯变换。利用模拟的，虽然现实的，电磁响应函数，我们表明，这种物理信息的人工神经网络优于最大熵在低能量转移和准弹性区域，从而允许强大的计算电子散射和中微子散射的核和包容性μ子捕获率。
2020-10-23 nucl-th
Machine learning in nuclear physics at low and intermediate energies
机器学习作为一种面向大数据处理任务的建模工具，其强大的建模能力使其成为各个研究领域科学研究的新范式。在这篇小综述中，我们首先简要介绍了机器学习算法和技术的不同方法。作为机器学习应用的一个缩影，本文重点介绍了机器学习在中低能核物理中的一些应用，包括在原子核结构、核反应、核物质性质等方面的理论应用，以及在事件识别/重构、复杂系统控制和固件性能等方面的实验应用。最后，我们还对机器学习在中低能核物理中应用的可能方向以及ML算法可能的改进进行了简要的总结和展望。
2023-01-16 nucl-ex nucl-th
Machine learning transforms the inference of the nuclear equation of state
本文综述了机器学习如何变革从实验与计算数据中推断核物质状态方程（EOS）的方式，并总结了其面临的挑战与机遇。
2023-05-26 nucl-ex nucl-th
Nuclear mass predictions using machine learning models
针对核质量实验与模型计算的局限，本研究用SVR、GPR两种机器学习模型结合物理特征空间预测核质量过剩，验证其优异的区域内性能与合理外推能力，为核性质研究提供高效工具。
2024-06-25 nucl-th
Nuclear energy density functionals from machine learning
首次利用机器学习方法建立了自约束核系统的能量密度泛函。通过将动能单独作为核子密度的函数来学习，建立了一个稳健而精确的原子核无轨道密度泛函。自洽的计算，绕过科恩-沙姆方程提供了基态密度，总能量和均方根半径与科恩-沙姆解决方案相比，具有较高的精度。没有现有的无轨道密度泛函理论接近这种性能的核。这为今后能量密度泛函的发展提供了一条新的途径。
2022-03-18 nucl-th quant-ph
High-precision ab initio nuclear theory: Learning to overcome model-space limitations
Institut für Kernphysik, Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学核物理研究所）
本文探讨了利用机器学习克服传统模型空间限制的方法，通过高精度预测核性质，提升从头算核结构计算的可靠性与预测能力。
2026-04-09 nucl-th
Coupled-Cluster Calculations of Infinite Nuclear Matter in the Complete Basis Limit Using Bayesian Machine Learning
本文提出基于高斯过程的序列回归外推算法，利用小基组数据预测无限核物质在完备基极限下的耦合簇能量，在纯中子物质和对称核物质中均实现高精度预测并显著节省计算时间。
2024-12-30 nucl-th
Machine learning approach to pattern recognition in nuclear dynamics from the ab initio symmetry-adapted no-core shell model
一种新的机器学习方法被用来提供对原子核的进一步了解，并在大规模计算的大量数据中检测有序模式。该方法利用了一个神经网络，训练从头计算的结果，从轻原子核的自适应无核壳模型（SA-NCSM）。我们表明，SA-NCSM，通过使用核动力学的主导对称性将从头算应用扩展到中等质量的原子核，当与机器学习方法相结合时，可以达到更重的原子核。特别是，我们发现，一个神经网络训练的概率幅$s$ -和$p$ -壳核波函数不仅预测占主导地位的配置较重的核，但此外，当测试的$^{20}$ Ne基态，它准确地再现了概率分布。由网络预测的不可忽略的配置提供了一个重要的输入SA-NCSM减少超大型模型空间到可管理的大小，可以反过来，在SA-NCSM计算中使用，以获得准确的可观的。神经网络是能够描述核变形，并用于跟踪沿$^{20-42}$镁同位素链的形状演变，这表明一个形状共存，是非常显着的中子丰富的同位素。我们提供的结构和变形的$^{24}$硅和$^{40}$镁感兴趣的X射线爆发核合成，甚至是非常重的核，如$^{166,168}$ Er和$^{236}$ U，建立在第一原理的考虑。
2021-07-03 nucl-th
High energy nuclear physics meets Machine Learning
尽管高能核物理和机器学习看起来是完全不同的，并且有着相对较新的交叉点，但在过去几年中，它们已经开始融合并产生了有趣的结果。在高能核物理中利用机器学习的这种新颖思维方式是值得的，以帮助更多感兴趣的读者看到围绕这个交叉点的活动的广度。本文的目的是向社会介绍机器学习在高能核物理中的应用现状和概述，从不同的方面和例子介绍如何使用机器学习解决高能核物理中涉及的科学问题。
2023-03-12 hep-ex hep-ph nucl-ex
Nuclear symmetry energy at subnormal densities from measured nuclear masses
从2000多个测量的核质量中提取了质量数A=20~250的核的对称能系数。利用有限核对称能系数与参考密度下核对称能之间的半经验联系，研究了次正常密度下核物质对称能的密度依赖性.所得结果与其他方法提取的结果进行了比较。
2010-11-17 nucl-th
The study of Nuclear binding energy for $A\geq100$ based on Odd-Even staggering of nuclear masses
现有的核质量公式和核质量模型无疑取得了很好的结果，但对某些核质量仍不令人满意。虽然核质量的奇偶交错（OES）研究很多，但利用OES的系统性对核质量进行研究的却很少。本文的目的是描述一个核质量奇偶交错的经验公式，它可以用来描述和预测核质量。我们在研究原子核质量OES的基础上，经验性地得到了奇Z（奇N）核和偶Z（偶N）核的公式（AME 2012）。利用OES结合能和AME 2012数据库中的质子（中子）经验配对能隙，我们成功地得到了偶Z核和奇Z核的均方根偏差分别为208 keV和238 keV。偶N核和奇N核的RMSD分别为222 keV和240 keV。结果表明，我们的预测值与AME 2016中的值进行了比较，一些预测值与实验值吻合得更好。这些结果表明，我们的经验公式具有良好的准确性和可靠性。这些公式的另一个优点是，它们使用较少已知的核质量来预测未知的核质量。此外，本文还利用BP神经网络研究了质子奇偶交错核质量（偶Z核和奇Z核）和中子奇偶交错核质量（偶N核和奇N核）。偶Z核和奇Z核的RMSD分别为141 keV和159 keV;偶N核和奇N核的RMSD分别为150 keV和160 keV。结果表明，基于神经网络的60-80 keV核质量的RMSD比基于经验公式的RMSD降低（精度提高约32%）。准确的核质量有助于核物理、核技术和天体物理的研究。
2020-05-10 nucl-th
Nuclear Physics in the Era of Quantum Computing and Quantum Machine Learning
本文综述量子计算与量子机器学习用于低能核物理的潜力，并通过核形状相位、壳模型基态能量和实验粒子识别三类场景展示其可能的计算优势。
2023-07-14 nucl-ex nucl-th quant-ph
Saturation properties and incompressibility of nuclear matter: A consistent determination from nuclear masses
从核子-核子两体有效相互作用出发，指出原子核的无限核物质模型比传统的Bethe-Weizsacker类质量公式更适合于从核质量中提取核物质的饱和性质.特别地，由此获得的饱和密度与电子散射数据和Hartree-Fock计算一致。首次利用核质量公式，从同一来源得到了对应于无限大核物质的半径常数$r_0$ = 1.138fm和每个核子的结合能$a_v$ =-16.11MeV。本研究的一个重要分支是使用相同的核质量源作为输入，将核物质不可压缩性$K_{\infty}$确定为288 $\pm$ 28 MeV。
1995-06-30 nucl-th
Nuclear liquid-gas phase transition with machine learning
机器学习技术在凝聚态物理中的相变研究中显示了其强大的能力。在这里，我们采用机器学习技术来研究核的液-气相变。采用无监督学习方法，直接从重离子反应终态原始实验数据中对核的液相和气相进行分类。基于一种结合有监督和无监督学习的混淆方案，我们得到了核液-气相变的极限温度。其值$9.24\pm0.04~\rm MeV$与传统的热量曲线法所得结果一致。本文的研究探索了机器学习技术与重离子实验数据相结合的范例，对研究其他不可控系统的相变也具有指导意义，如QCD物质。
2020-10-28 nucl-ex nucl-th
Nuclear dynamics of mass asymmetric systems at balance energy
平衡能量下质量不对称系统的核动力学。
2011-11-07 nucl-th
Occupation number-based energy functional for nuclear masses
我们开发了一个能量泛函与壳模型的职业作为相关的自由度和计算核质量的核图表。功能是基于Hohenberg-Kohn理论与现象学动机的条款。17参数泛函与核质量的整体拟合产生的均方根偏差为χ= 1.31 MeV。核半径是在一个模型中计算的，该模型采用了所得的占据数。
2011-10-19 nucl-th
Nuclear Masses, Chaos, and the Residual Interaction
我们用剩余相互作用解释了半经验核质量公式与实际核质量之间的差异。我们发现，所有的结合能和所有的分离能之间的相关性存在于整个稳定谷。我们将我们的方法与原子核中的混沌运动联系起来。
2006-04-03 nucl-th
Advancing Nuclear Physics with Machine Learning and Artificial Intelligence
Fudan University（复旦大学）；Shanghai Research Center for Theoretical Nuclear Physics, NSFC and Fudan University（国家自然科学基金委与复旦大学理论核物理上海研究中心）；Huzhou Normal University（湖州师范学院）；China Institute of Atomic Energy（中国原子能科学研究院）；East China Normal University（华东师范大学）；Anhui University（安徽大学）；Peking University（北京大学）；Chinese Academy of Sciences（中国科学院）；Guangxi Normal University（广西师范大学）
本文综述了机器学习与人工智能在核物理中的最新进展，涵盖核结构、重离子碰撞及多体波函数等方向，强调从数据推断向物理信息学习演变，并展望未来融合方向。
2026-10-01 nucl-ex nucl-th
Calculating the nuclear mass at finite angular momenta
将计算核质量的平均场方法推广到高自旋区，计算了核结合能随质子数、中子数和角动量的变化。比较的趋势作为一个功能的质量数为选择的高自旋态，一个类似的协议之间的理论和实验得到的基态质量。
2005-03-30 nucl-th
Large-Scale Self-Consistent Nuclear Mass Calculations
基于原子核密度泛函理论的大尺度自洽核质量系统化计算是一个与现代原子核结构和天体物理，特别是放射性核束物理的主要研究方向密切相关的科学课题。事实上，对原子核束缚现象的微观理解的探索，代表了量子多体问题的许多基本和关键问题，包括在对称性破缺的情况下正确处理相关性和动力学。介绍和讨论了核质量计算领域的最新进展和存在的问题。
2006-01-12 nucl-th
Nuclear mass systematics by complementing the Finite Range Droplet Model with neural networks
一个神经网络模型的开发，以再现实验核质量过剩值和有限范围液滴模型给出的理论值之间的差异。这些结果表明，存在着原子核结构的微妙的非对称性，这种非对称性还没有包含在原子质量的最佳微观/唯象模型中。结合FRDM和神经网络模型，我们创建了一个混合模型，提高了预测性能的核质量系统和相关数量。
2005-11-30 nucl-th
Charmonium mass in nuclear matter
用微扰QCD方法研究了核物质中粲偶素态的质量移动。用首阶QCD公式计算了核物质中胶子凝聚变化引起的首阶效应，用强子模型计算了手征对称性部分恢复引起的高扭效应.我们发现，虽然在核物质中的$J/ψ$的质量仅略有减少，但$ψ(3686)$和$ψ(3770)$态的质量明显减少。实验研究核物质中粲偶素态的质量移动可以为研究核介质中QCD真空度的变化提供有价值的信息。
2003-02-27 nucl-th
Effective Masses and Sizes of N(939), $Δ\!\!\mbox{\boldmath(1232)}$ and N(1440) in Nuclear Medium
在夸克受到由核相互作用标量部分猝灭的约束力的模型下，计算了核介质中N（939），$Δ(1232)$和N（1440）的有效质量和有效尺寸.在核物质密度下，核子相对于自由核子膨胀50%。$Δ(1232)$和N（1440）的质量在核介质中比核子减少得更多，因此π介子在核介质中激发它们所需的能量比在自由核子中所需的能量少。
1993-08-20 nucl-th
Trees and Islands -- Machine learning approach to nuclear physics
Bhabha Atomic Research Centre（巴巴原子研究中心）；University of Mumbai（孟买大学）
我们将机器学习算法应用于核数据。这些算法纯粹是数据驱动的，并生成能够捕捉复杂趋势的模型。采用梯度提升树算法从现有的核数据中生成训练模型，用于预测大量核的阻尼参数、壳层修正能、四极形变、对能隙、能级密度和巨偶极共振等数据。特别是我们预测了超重元素的能级密度参数，这是一个很有意义的研究课题。机器学习算法的预测标准偏差为0.00035到0.73。
2019-07-23 cs.LG nucl-ex nucl-th
Masses of the Sub-Nuclear Particles
夸克和轻子的质量在很大程度上对粒子物理学家来说是个谜。目前看来，基本粒子的质量之间似乎没有相关性。本文试图建立一个理论来解释亚核粒子质量之间的关系。
2000-08-14 nucl-th
Extraction of nuclear matter properties from nuclear masses by a model of equation of state
在原子核能量密度泛函理论下，研究了从测量的核质量中提取核物质性质的问题。结果表明，体能$a_1$和核不可压缩性$K_0$主要依赖于$μ_n N+\barμ_p Z-2E_N$，而对称能$J$和密度对称系数$L$以及对称不可压缩性$K_s$主要依赖于$μ_n-\barμ_p$，其中$\barμ_p=μ_p-\partial E_C/\partial Z$，$μ_n$和$μ_p$分别为中子和质子的化学势，$E_N$为核能，$E_C$为库仑能.得到的对称能为$J=28.5MeV$，而其他系数在核状态方程模型的范围内是不确定的。
2001-02-08 nucl-th
Symmetry energy at subnuclear densities deduced from nuclear masses
我们研究了核质量如何与对称能的密度依赖性有关。利用一个宏观核模型，我们以依赖于非对称核物质状态方程的方式计算核质量。我们发现，通过与经验的两个质子分离能的比较，在亚核密度，对应于一个较大的密度对称系数L，一个较小的对称能是有利的。这种趋势，这是清楚地看到，为中子丰富，非变形，和轻的核，可以理解的性质，表面对称性能量在一个可压缩的液滴图片。
2010-04-19 nucl-th
Machine-learning modeling of nuclear collective observables and low-lying spectra
School of Physical Science and Technology, Southwest University（西南大学物理科学与技术学院）
本文提出核集体生成器（NCG）机器学习框架，从质子数和中子数预测集体势与惯性函数，为5DCH提供输入，在568个核上重现CDFT结果并改善$B(E2)$值。
2026-09-23 nucl-th
Influence of binding energies of electrons on nuclear mass predictions
核质量包含了丰富的原子核结构信息，已被广泛用于提取原子核有效相互作用。已知的核质量通常是从实验原子质量中减去电子质量，加上原子中电子的结合能。然而，在提取已知的核质量时，电子的结合能有时被忽略。研究了电子结合能对核质量预测的影响。如果直接从理论质量预测中减去电子的结合能，则对于具有$Z, N\geqslant 8$的核，核质量预测相对于已知数据的均方根偏差增加约$200$ keV。此外，通过使用质子之间的库仑能来吸收电子的结合能，它们对均方根偏差的影响显着降低，对于具有$Z, N\geqslant 8$的核，仅约为$10$ keV。然而，电子的结合能对于重核仍然是重要的，对于$Z=100$周围的核约为$150$ keV，对于$Z=120$周围的核高达约$500$ keV。因此，有必要考虑电子的结合能，以可靠地预测重核的质量，精度为数百keV。
2016-02-23 nucl-th
Neutron-proton mass difference in nuclear matter
在介质修正的Skyrme模型框架下研究了核物质中的同位旋破缺效应。所提出的有效拉格朗日量既考虑了周围核环境对单核子性质的介质影响，又考虑了介子区的明显同位旋破缺效应。该方法预测，在同位旋对称的核物质中，中子-质子质量差会减小，但幅度很小。
2007-02-21 nucl-th
Machine Learning in Nuclear Physics
Thomas Jefferson National Accelerator Facility（托马斯·杰斐逊国家加速器设施）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Michigan State University（密歇根州立大学）；University of Oslo（奥斯陆大学）；The Catholic University of America（美国天主教大学）；Davidson College（戴维森学院）；William & Mary（威廉与玛丽学院）
机器学习方法的进步提供了在科学研究中具有广泛适用性的工具。这些技术正在应用于核物理研究主题的多样性，从而促进科学发现和社会应用。这篇评论简要介绍了被机器学习技术改变的核物理研究。
2022-05-02 cs.LG hep-ex nucl-ex
Correlation energy contribution to nuclear masses
计算了Pb和Ca同位素的集体表面振动和对振动的基态相关能。它表明，这种贡献，当添加到那些最准确的现代核质量公式（HFBCS MSk 7质量公式）预测的，减少了相关的均方根误差的一个重要因素，使平均场论，一旦它的时间依赖性被考虑在内，一个定量预测工具的核质量。
2004-04-07 nucl-th
$ρ$-mass Modification in $He^3$ - a Signal of Restoration of Chiral Symmetry or Test for Nuclear Matter Models ?
最近的两个实验已经证明，从$^3He(γ, π^+ π^-)$反应中提取的核介质中的有效$ρ$ -质量显著降低。这被认为是核物质中手征对称性部分恢复的一个迹象。我们表明，即使在不存在手征对称性的情况下，有效的平均场核物质模型也可以定量解释这些发现。
1999-02-23 nucl-th
Quantum chaos and nuclear mass systematics
通过将测量的和计算的核质量之间的差异作为由幂律1/ f^alpha描述的时间序列来分析核质量系统学中量子混沌的存在。而对于液滴模型加壳修正的量子混沌行为α约为1，在微观质量公式的误差α约为0.5，更接近白噪声。混沌行为似乎是由质量公式中没有包括的许多体效应引起的。
2004-07-15 nucl-th
Nuclear mass predictions based on convolutional neural network
College of Physics, Jilin University（吉林大学物理学院）；The University of Tokyo（东京大学）；Anhui University（安徽大学）
本研究提出CNN-WS4模型，结合卷积神经网络提取的局部特征与WS4全局模型，通过学习质量差异，实现高精度且稳定的核质量预测。
2024-06-28 nucl-th
How good are the Garvey-Kelson predictions of nuclear masses?
Garvey-Kelson关系用于迭代过程，以预测具有测量质量的核附近的核质量。前三次迭代壳的预测质量的平均误差小于用最佳核质量模型获得的误差。它们的质量与Audi-Wapstra外推法相当，为短程质量预测提供了一个简单且可重复的程序。作为迭代和已知质量区域的距离的函数的误差增长的方式的系统的研究表明，误差和剩余的中子-质子相互作用之间存在相关性，产生主要由隐含的假设，即$V_{np}$沿核景观平滑地变化。
2009-04-02 nucl-th
Effect of In-Medium Meson Masses on Nuclear Matter Properties
强子（重子和介子）的质量在核介质中由于它们的相互作用而改变。本文研究了介质中介子质量对核物质性质的影响。计算在Walecka模型中进行。我们发现，随着介子质量修正的加入，计算的物态方程变得更软。我们还发现介质中核子和介子质量的减少比不考虑介质中介子质量时得到的结果要小。
1998-12-18 nucl-th
The mass of charmonium in nuclear matter
用LO QCD和QCD求和规则计算了核物质中粲偶素态的质量。发现$J/ψ$的质量位移小于-10 MeV，而$χ_{0,1,2}$、$ψ(3686)$和$ψ(3770)$的质量位移大于-40 MeV。我们调查的可行性，观察这样的质量变化，在未来的加速器项目在GSI。
2003-10-30 nucl-th
Nuclear bound state of eta'(958) and partial restoration of chiral symmetry in the eta' mass
在核介质中部分恢复手征对称性的背景下讨论了$η^{\prime}$介子的介质内质量。在饱和密度下，预计$η^{\prime}$质量将减少100 MeV的数量级。的减少是一个结果的抑制的异常效应的$η^{\prime}$质量引起的部分恢复手征对称性。$η^{\prime}$核系统中的这种强吸引力并不伴随着$η^{\prime}$大量吸收到核物质中。这就导致了在与轻核靶的强子反应中可以看到核中$η^{\prime}$介子如此窄的束缚态的可能性。
2012-03-21 nucl-th
Correlations in Nuclear Masses
最近有人提出，核质量计算中与实验数据有关的误差是由于混沌运动的存在。通过对典型误差大小的分析，验证了该理论的正确性.研究了一个更敏感的量，即相邻核之间质量误差的相关性。结果为这一物理解释提供了进一步的支持。
2006-02-13 nucl-th
A semiclassical description of the Autocorrelations in Nuclear Masses
研究了核质量自关联随核子数的变化。这些自相关的波动部分是由一个参数自由模型，其中核子被限制在一个刚性球。利用周期轨道理论得到了显式结果。尽管模型简单，但我们发现核数据图中所有原子核的质量自相关在数量上非常一致。为了使核质量本身达到类似的一致程度，有必要考虑其他变量，如对球形的多极修正和核子的有效数目。我们的研究结果表明，高阶效应，如核变形或剩余相互作用的核自相关的波动的描述几乎没有相关性。
2006-08-18 nucl-th
Deformation effect on nuclear density profile and radius enhancement in light- and medium-mass neutron-rich nuclei
核半径的质量数依赖性与核物质性质密切相关。众所周知，大多数原子核都表现出一定的形变。通过对富中子Ne、Mg、Si、S、Ar、Ti、Cr和Fe同位素的系统研究，讨论了核形变对核密度分布的影响，阐明了核半径的增强机制。Skyrme-Hartree-Fock计算在三维笛卡尔网格中进行，以非经验的方式描述核变形。与球形极限的计算结果进行了比较，探讨了核形变对核密度分布的影响。我们发现核变形和内部核密度之间的相关性。核半径的演变似乎遵循最近在球形核中提出的核膨胀机制[Phys. Rev. C 101，061301（R）（2020）]，并且核变形进一步增强了半径。该研究需要进一步的理论和实验研究的内部密度。
2021-06-25 nucl-th
Multi-task learning on nuclear masses and separation energies with the kernel ridge regression
通过在核岭回归（KRR）方法中引入梯度核函数，提出了一种核质量和分离能的多任务学习（MTL）框架，称为梯度核岭回归.以WS4质量模型为例，用质量模型残差训练梯度KRR网络，即，质量和单核子分离能的实验值和理论值之间的偏差，以提高理论预测的准确性。梯度KRR方法在核质量和分离能的内插和外推预测方面都取得了显著的改进。这表明了MTL框架的优点，它集成了核质量和分离能的信息，并改善了对两者的预测。
2022-08-30 nucl-th
Microscopic derivation of the interacting boson model parameters with machine learning
Department of Physics, Hokkaido University（北海道大学物理系）；Nuclear Reaction Data Center, Hokkaido University（北海道大学核反应数据中心）
本文利用机器学习方法推导相互作用玻色模型参数，通过物理引导的神经网络将核密度泛函理论计算的势能景观映射到玻色参数空间，从而提供核谱学的稳健微观描述。
2026-05-15 nucl-ex nucl-th
An improved nuclear mass formula: WS3
介绍了一个基于宏观-微观方法、Skyrme能量密度泛函和核物理中的同位旋对称性的整体核质量公式。相对于2149个已知核质量的均方根偏差下降到336 keV，相对于1988年的中子分离能和46个超重核的α衰变能的均方根偏差分别显著降低到286和248 keV。质量公式描述GSI和AME 2011中新测量质量的预测能力非常好。此外，我们还介绍了一种有效而强大的系统方法，径向基函数方法，以进一步提高全球核质量模型的准确性和预测能力。
2012-11-12 nucl-th
Further exploration of the machine-learning-based nuclear mass table
College of Physics, Henan Normal University（河南师范大学物理学院）；School of Science, Huzhou University（湖州学院理学院）；Institute of Nuclear Science and Technology, Henan Academy of Sciences（河南省科学院核科学与技术研究所）；China Institute of Atomic Energy（中国原子能科学研究院）
研究基于机器学习优化质量模型，对2022年以来新测原子核质量、剩余质子 - 中子相互作用及重核α衰变能量进行研究，通过对比多种模型偏差及结合贝叶斯模型平均方法，展现模型良好外推能力，为相关研究提供见解。
2026-07-16 nucl-th
Conflation of Ensemble-Learned Nuclear Mass Models for Enhanced Precision
本研究提出整合集成学习与模型平均的ELMA融合模型，校正6种核质量模型的质量过剩残差，在AME2020数据集上实现约65 keV的均方根误差，显著提升核质量预测精度，并公开约6300个核的相关数据表格。
2025-09-03 nucl-th
Brownian shape motion on five-dimensional potential-energy surfaces: Nuclear fission-fragment mass distributions
虽然核裂变可以定性地理解为核形状的演变，但定量描述已被证明是非常难以捉摸的。特别是，到目前为止，还没有一个模型证明预测能力的裂变碎片的质量产量。利用预期的强阻尼性质的核动力学，我们对待核的形状演化类似于布朗运动，并进行随机行走五维裂变势能面，这是以前计算的，是最全面的可用。测试应用程序给出了高度可变的实验质量产率的良好再现。这种新颖的一般方法只需要一个新的全局参数，即临界颈部大小的质量分裂是冻结在，其具体值的结果是显着不敏感。
2011-03-02 nucl-th
Variations of Hadron Masses and Matter Properties in Dense Nuclear Matter
利用核物质的自洽夸克模型，我们研究了在致密的核物质（密度高达正常核密度的四倍）中非奇异矢量介子、超子和核子的质量变化。我们发现强子质量的变化可以用物质中标量平均场的值来描述。然后利用该模型计算了介质中夸克凝聚的密度依赖性，结果表明，介质中夸克凝聚的密度依赖性可以很好地近似为核密度的线性函数。讨论了强子性质与介质中夸克凝聚之间的关系。
1994-10-20 nucl-th
Machine Learning Insights into Discrepancies Between Theoretical and Experimental Fission Barrier Heights
本文利用机器学习分析理论与实验裂变势垒差异，通过XGBoost算法学习修正ETFSI预测，提升预测精度并提供物理可解释性。
2026-09-15 nucl-th
Challenge on the Astrophysical R-process Calculation with Nuclear Mass Models
我们对宇宙中快中子俘获核合成过程的理解依赖于核质量预测的可靠性。本文从相对论平均场论（RMF）中新发展的质量表出发，在相同的天体物理条件下，研究了质量模型对$r$过程计算的影响。不同的模型预测到目前为止无法到达的核导致显着偏差的计算r-过程丰度。
2008-07-16 nucl-th
Nuclear masses set bounds on quantum chaos
有人认为，核内的混沌运动可能会大大限制核质量计算的准确性。使用功率谱分析，我们表明，包括额外的物理贡献，在质量计算中，通过多体相互作用或本地信息，消除了混沌信号的计算和测量质量之间的差异。此外，一个系统的应用程序的全球质量公式和一组相邻的核之间的关系，超过2000核质量允许设置一个明确的上限计算质量的平均误差，原来是几乎一个数量级小于估计的混沌组件。
2005-02-14 nucl-th
A relation among the effective nucleon mass, the incompressibility and the effective $σ$-meson mass in nuclear matter
利用相对论核模型研究了核物质中核子有效质量$M^*$、不可压缩性$K$和介子有效$σ$之间的关系。我们发现$M^*$和$m_{\rm s}^*$之间有很强的相关性，而$K$和$m_{\rm s}^*$之间只有很弱的相关性。当$M^*$小于零密度时核子质量的0.8倍时，在正常密度时，$m_{\rm s}^*$小于零密度时的质量。在正常密度下，离壳有效质量$μ_{\rm s}^*$与$K$和$M^*$直接相关。
2000-08-10 nucl-th
Error analysis of nuclear mass fits
我们讨论了最小二乘法和线性回归方法，这是一个可靠的确定良好的核质量模型参数集及其误差相关。从这个角度来看，我们定义了精确和不精确的模型，并指出了使用标准误差分析的差异。作为例子，我们使用简单的核结合能解析模型，并研究模型参数的有效性和误差，以及其质量预测的不确定性。特别是，我们明确的质量数依赖的权重的液滴全局参数的不确定性的影响。
2008-06-11 nucl-th
