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nucl-ex

836 artículos

La categoría Nucl-Ex explora la física experimental nuclear, un campo donde los científicos bombardean núcleos atómicos para desentrañar los secretos de la materia y las fuerzas que gobiernan el universo. Desde la búsqueda de nuevas partículas hasta el estudio de la estructura interna de los átomos, estas investigaciones nos ayudan a comprender desde la estabilidad de la materia cotidiana hasta los procesos que ocurren en el corazón de las estrellas.

En Gist.Science, procesamos meticulosamente cada nuevo preprint publicado en arXiv bajo esta rama, transformando investigaciones complejas en resúmenes accesibles para todos. Ofrecemos tanto explicaciones en lenguaje llano para el público general como análisis técnicos detallados para expertos, asegurando que el conocimiento de vanguardia llegue a cada lector. A continuación, presentamos los últimos artículos que han surgido en este fascinante ámbito de la ciencia.

⚛️ experimentos nucleares

Systematic study of flow of protons and light clusters in intermediate-energy heavy-ion collisions with momentum-dependent potentials

Este estudio utiliza el enfoque PHQMD para demostrar que la inclusión de un potencial dependiente del momento en la ecuación de estado nuclear es crucial para reproducir con precisión los datos experimentales de flujo de protones y clusters ligeros en colisiones de iones pesados, permitiendo además discriminar entre diferentes mecanismos de formación de deuterones.

Viktar Kireyeu, Vadim Voronyuk, Michael Winn, Susanne Gläßel, Jörg Aichelin, Christoph Blume, Elena Bratkovskaya, Gabrie (…)2026-04-17
⚛️ experimentos nucleares

BABY 1L: First Tritium Breeding Campaign Results

El experimento BABY 1L del proyecto LIBRA en el MIT ha demostrado un aumento de seis veces en la relación de cría de tritio respecto a campañas anteriores mediante el uso de un sistema de sal fundida de mayor volumen, validando simulaciones de neutrones y revelando que la liberación de tritio está limitada por la difusión y se acelera significativamente mediante intercambio isotópico con hidrógeno.

Rémi Delaporte-Mathurin, Nikola Goles, Collin Dunn, Emily Edwards, Sara Ferry, Ross MacDonald, Ethan Peterson, Davide Pe (…)2026-04-17
⚛️ experimentos nucleares

Measurement of the Gerasimov-Drell-Hearn integrand for proton and deuteron from 200 to 1400 MeV

Este estudio presenta nuevas mediciones de alta precisión de la sección eficaz helicidad-dependiente para el protón y el deuterón en el rango de 200 a 1400 MeV, obtenidas en MAMI, que permiten verificar la validez de la suma de reglas de Gerasimov-Drell-Hearn y extraer información crucial sobre el neutrón libre.

P. Pedroni, F. Afzal, S. Abt, P. Achenbach, J. R. M. Annand, H. J. Arends, S. D. Bass, M. Biroth, R. Beck, N. Borisov, A (…)2026-04-17
⚛️ retícula

Finite-size behavior of higher-order cumulant ratios near criticality in two-dimensional Potts models

Mediante simulaciones de Monte Carlo en modelos de Potts bidimensionales, este estudio demuestra que, a diferencia de las predicciones teóricas y observaciones experimentales en QCD, la jerarquía específica de las relaciones entre cumulantes de orden superior no se cumple de manera genérica en sistemas finitos que experimentan transiciones de fase de segundo orden.

Rajiv V. Gavai, Bedangadas Mohanty, Jaydev Singh Rao, Swati Saha2026-04-16
⚛️ experimentos nucleares

Probing Cosmic Ray Composition and Muon-philic Dark Matter via Muon Tomography

Este estudio presenta un experimento de tomografía muónica que, mediante el análisis de la dispersión de rayos cósmicos, logra medir con precisión la composición de los rayos cósmicos secundarios y establece límites estrictos sobre la interacción de la materia oscura acoplada a muones.

Cheng-en Liu, Rongfeng Zhang, Zijian Wang, Andrew Michael Levin, Leyun Gao, Jinning Li, Minxiao Fan, Youpeng Wu, Zibo Qi (…)2026-04-16
⚛️ fenomenología

Proton Structure from Neural Simulation-Based Inference at the LHC

Este trabajo demuestra por primera vez la viabilidad de utilizar inferencia basada en simulaciones neuronales (NSBI) con datos no agrupados de alta dimensión para determinar las funciones de distribución de partones del protón, logrando una precisión superior a los métodos tradicionales de ajuste global y marcando un nuevo paradigma para las mediciones asistidas por aprendizaje automático en el LHC.

Ricardo Barrué, Lisa Benato, Ali Kaan Güven, Elie Hammou, Jaco ter Hoeve, Claudius Krause, Ang Li, Luca Mantani, Juan Ro (…)2026-04-16
⚛️ experimentos nucleares

Properties of states in \textsuperscript{19}Ne important for the \textsuperscript{18}F(p,α)(p,\alpha)\textsuperscript{15}O reaction rate

Este estudio determina las propiedades de estados resonantes en 19^{19}Ne mediante distribuciones angulares y modelos teóricos para refinar la tasa de reacción 18^{18}F(p,αp,\alpha)15^{15}O en novae clásicas, revelando que las incertidumbres previas sobre la producción de 18^{18}F habían sido subestimadas.

K. H. Pham, D. Mumma, C. M. Deibel, L. T. Baby, J. C. Blackmon, K. D. Launey, K. T. Macon, G. W. McCann, B. Sudarsan, I. (…)2026-04-16
⚛️ experimentos nucleares

Physics-driven Comparative Analysis of Various Statistical Distance Metrics and Normalizing Functions

Este artículo presenta un análisis comparativo basado en datos de eventos de electrones y fotones de un isótopo de Kriptón-83 para evaluar la estabilidad de diversas métricas de distancia estadística y funciones de normalización al analizar funciones de densidad y masa de probabilidad.

Nafis Fuad (Center for Exploration of Energy,Matter, Indiana University, Bloomington, IN 47405, USA)2026-04-16
⚛️ teoría nuclear

AI-assisted modeling and Bayesian inference of unpolarized quark transverse momentum distributions from Drell-Yan data

Este artículo presenta una extracción de las funciones de distribución de partones dependientes del momento transversal (TMD PDFs) de quarks no polarizados a partir de datos de Drell-Yan, utilizando un marco de inferencia bayesiana que integra inteligencia artificial para optimizar la selección de funciones no perturbativas y emplear un emulador de aprendizaje automático para acelerar el muestreo estadístico con precisión N3LO{\rm N^3LO} y N4LL{\rm N^4LL}.

Zhong-Bo Kang, Luke Sellers, Congyue Zhang, Curtis Zhou2026-04-16