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利用机器学习预测重核和超重核的α衰变能
1
作者
袁子懿
任中洲
+1 位作者
柏栋
王震
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期713-720,共8页
α衰变对重核和超重核的鉴别和研究有重要意义。近年来,机器学习广泛应用于各种核物理问题研究。为进一步探索机器学习在核物理问题研究中的适用性,本文采用机器学习中的高斯过程对重核和超重核的α衰变能进行了研究。首先,在高斯过程...
α衰变对重核和超重核的鉴别和研究有重要意义。近年来,机器学习广泛应用于各种核物理问题研究。为进一步探索机器学习在核物理问题研究中的适用性,本文采用机器学习中的高斯过程对重核和超重核的α衰变能进行了研究。首先,在高斯过程的框架下计算了新核素207Th的α衰变能,计算得到的理论α衰变能与实验结果符合较好,结合较好的交叉验证结果可知,利用高斯过程研究重核和超重核α衰变能的可靠性较好。然后,利用高斯过程预测了89≤Z≤118的一些重核和超重核未知的α衰变能,并将该预测结果与传统模型的预测结果进行了比较,二者符合较好。综上所述,这些预测的α衰变能可为未来重核和超重核的实验研究提供较准确的理论参考。
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关键词
Α衰变
机器学习
高斯过程
重核和超重核
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职称材料
推广的液滴模型及其应用
被引量：
9
2
作者
张海飞
包小军
+3 位作者
王佳眉
黄银
李君清
张鸿飞
《原子核物理评论》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期241-259,共19页
简单介绍了近年来在研究重核和超重核衰变性质及熔合反应方面取得的理论成果和面临的挑战,着重阐述推广的液滴模型(GLDM)理论框架及其应用。基于原子核的质量数、质子数以及反应Q值,GLDM考虑了质量和电荷的不对称性、形状演化、亲近势...
简单介绍了近年来在研究重核和超重核衰变性质及熔合反应方面取得的理论成果和面临的挑战,着重阐述推广的液滴模型(GLDM)理论框架及其应用。基于原子核的质量数、质子数以及反应Q值,GLDM考虑了质量和电荷的不对称性、形状演化、亲近势和温度等,很好地描述了重核和超重核的质子放射性、α衰变、重离子放射性、自发裂变的半衰期和重离子熔合反应截面,同时也研究了原子核的粒子(质子、α、重离子)放射性与自发裂变的竞争。
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关键词
重核和超重核
推广的液滴模型
粒子放射性
自发裂变
熔合反应
原文传递
题名
利用机器学习预测重核和超重核的α衰变能
1
作者
袁子懿
任中洲
柏栋
王震
机构
同济大学物理科学与工程学院
先进微结构材料教育部重点实验室
河海大学理学院
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期713-720,共8页
基金
国家自然科学基金(12035011,12022517,11975167,11947211,11905103,11881240623,11961141003)
国家重点研发计划(2018YFA0404403)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费项目(22120200101)
中国澳门科学技术发展基金(0048/2020/A1)。
文摘
α衰变对重核和超重核的鉴别和研究有重要意义。近年来,机器学习广泛应用于各种核物理问题研究。为进一步探索机器学习在核物理问题研究中的适用性,本文采用机器学习中的高斯过程对重核和超重核的α衰变能进行了研究。首先,在高斯过程的框架下计算了新核素207Th的α衰变能,计算得到的理论α衰变能与实验结果符合较好,结合较好的交叉验证结果可知,利用高斯过程研究重核和超重核α衰变能的可靠性较好。然后,利用高斯过程预测了89≤Z≤118的一些重核和超重核未知的α衰变能,并将该预测结果与传统模型的预测结果进行了比较,二者符合较好。综上所述,这些预测的α衰变能可为未来重核和超重核的实验研究提供较准确的理论参考。
关键词
Α衰变
机器学习
高斯过程
重核和超重核
Keywords
α-decay
machine
learning
Gaussian
process
heavy
and
superheavy
nuclei
分类号
O571 [理学—粒子物理与原子核物理]
下载PDF
职称材料
题名
推广的液滴模型及其应用
被引量：
9
2
作者
张海飞
包小军
王佳眉
黄银
李君清
张鸿飞
机构
兰州大学核科学与技术学院
中国科学院近代物理研究所
出处
《原子核物理评论》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期241-259,共19页
基金
国家自然科学基金资助项目(11105035
10975064
+3 种基金
11175074
11120101005)
兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(lzujbky-2012-5)
中国科学院知识创新工程重点方向项目(KJCX-SYW-N02)~~
文摘
简单介绍了近年来在研究重核和超重核衰变性质及熔合反应方面取得的理论成果和面临的挑战,着重阐述推广的液滴模型(GLDM)理论框架及其应用。基于原子核的质量数、质子数以及反应Q值,GLDM考虑了质量和电荷的不对称性、形状演化、亲近势和温度等,很好地描述了重核和超重核的质子放射性、α衰变、重离子放射性、自发裂变的半衰期和重离子熔合反应截面,同时也研究了原子核的粒子(质子、α、重离子)放射性与自发裂变的竞争。
关键词
重核和超重核
推广的液滴模型
粒子放射性
自发裂变
熔合反应
Keywords
heavy
nuclei
and
superheavy
nuclei
Generalized
Liquid
Droplet
Model
particle
radioactivity
sponta-neous
fission
fusion
reaction
分类号
O571.6 [理学—粒子物理与原子核物理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
利用机器学习预测重核和超重核的α衰变能
袁子懿
任中洲
柏栋
王震
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
推广的液滴模型及其应用
张海飞
包小军
王佳眉
黄银
李君清
张鸿飞
《原子核物理评论》
CAS
CSCD
北大核心
2013
9
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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