449 Arbeiten
Der Bereich Nucl-Ex befasst sich mit Experimenten, die den Aufbau und die Eigenschaften von Atomkernen untersuchen. Wissenschaftler stoßen hier an die Grenzen des Verständnisses, wie Materie auf subatomarer Ebene funktioniert und welche Kräfte die kleinsten Bausteine unseres Universums zusammenhalten. Diese Forschung liefert entscheidende Erkenntnisse für unser Verständnis von Sternen und der Entstehung der Elemente.
Auf Gist.Science bearbeiten wir jeden neuen Preprint aus dieser Kategorie, der auf arXiv veröffentlicht wird. Wir bieten für jedes Papier sowohl eine verständliche Zusammenfassung für ein breites Publikum als auch eine detaillierte technische Analyse, damit Sie die komplexen Ergebnisse schnell erfassen können.
Nachfolgend finden Sie die neuesten Veröffentlichungen aus dem Bereich der Kernphysik-Experimente, die wir für Sie aufbereitet haben.
Diese Arbeit berichtet über die erfolgreiche Umwandlung des Manitoba II Massenspektrometers in eine vielseitige, steuerbare Niedrigenergie-Protonenstrahlanlage (25–35 keV), die zur Charakterisierung von Siliziumdetektoren für BSM-Suchen wie das Nab-Experiment fähig ist, indem sie einen monoenergetischen Pencil-Beam mit einer Spotgröße von 0,6–1,26 mm über einen Bereich von 117 mm liefert.
Diese Arbeit präsentiert die erste Messung von Winkelkorrelationen zwischen hochenergetischen Pionen und langsamen Protonen in der Elektron-Kern-Streuung unter Verwendung des CLAS-Detektors, was kernmassenabhängige Trends aufzeigt, die im Allgemeinen mit aktuellen theoretischen Modellen übereinstimmen, während sie gleichzeitig spezifische Diskrepanzen hervorhebt, die zukünftige Verbesserungen im Verständnis von Effekten in kalter Kernmaterie leiten.
Dieses Paper präsentiert eine aktualisierte Version des TGlauberMC Monte Carlo Codes (v3.3) mit verbesserten Kern-Dichteprofilen und Behandlungen der Nukleon-Substruktur, um präzise Vorhersagen für Initial-State-Observablen und die zentralitätsabhängige Multiplizität bei bevorstehenden Sauerstoff-Sauerstoff-, Neon-Neon- und Proton-Sauerstoff-Kollisionen am LHC zu liefern.
Diese Arbeit leitet modellunabhängige Entwicklungen ab, um die führenden Korrekturen für die Glattheits- und On-Shell-Approximationen in der Femtosekopie und Koaleszenz zu quantifizieren, wobei sie zeigt, dass diese Korrekturen bei Kollisionen bei LHC-Energien im Allgemeinen klein sind (auf oder unter dem Prozentniveau), aber mit derselben numerischen Komplexität wie Standardmethoden effizient ausgewertet werden können.
Dieser Abschlussbericht für LDRD 23-050 beschreibt den physikalischen Fall und das Konzeptdesign für einen zweiten, komplementären Detektor für das Electron-Ion Collider (EIC), wobei dessen wissenschaftliches Potenzial, innovative technologische Anforderungen und die strategische Rolle bei der Maximierung der jahrzehntelangen Forschungsfähigkeiten des EIC dargelegt werden.
Diese Arbeit untersucht numerisch die zeitliche Entwicklung der Schallmoden in einem Bjorken-expandierenden Super-Yang-Mills-Plasma, wobei sie aufzeigt, wie die durch longitudinale Expansion induzierte Anisotropie die Schallgeschwindigkeit in zwei unterschiedliche Werte aufspaltet, und ein anisotropes hydrodynamisches Framework konstruiert, um diese Befunde für Schwerionenkollisionsdaten zu interpretieren.
Diese Arbeit zeigt, dass der Short-Baseline Near Detector (SBND) zuvor unerforschte Parameterbereiche der leichten dunklen Materie sondieren kann, indem er MeV-Skala-Photonen-„Blips“ aus der nuklearen De-Exzitation detektiert, wobei modernste Ab-initio-Kernphysiktheorie genutzt wird, um Signale von Argon-Anregungszuständen bis zu 18 MeV vorherzusagen.
Diese Studie nutzt PYTHIA8, um Ladungsbilanzfunktionen identifizierter Hadronen in hochenergetischen Jets bei TeV zu analysieren, wobei eine Verengung der Bilanzbreite und speziesabhängige Dynamiken aufgezeigt werden, die darauf hindeuten, dass Multiparton-Interaktionen und Farbrekonnektion kollektivähnliche Merkmale innerhalb kleiner Systeme erzeugen können.
Diese Arbeit präsentiert ein datengesteuertes Framework, das ein Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)-neuronales Netz mit Multi-Head-Attention nutzt, um die Ausbeute von hochreinen Germaniumkristallen in Detektorqualität vorherzusagen und zu optimieren, indem es entscheidende Wachstumsparameter wie die Verunreinigungskonzentration und die Wachstumsrate identifiziert.