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La física nuclear y de partículas explora los bloques fundamentales que construyen nuestro universo, desde el interior diminuto del átomo hasta las fuerzas que gobiernan las estrellas. Este campo desentraña los misterios de la materia y la energía en sus niveles más básicos, conectando experimentos de alta tecnología con las leyes que rigen la realidad misma.
En Gist.Science, procesamos cada nuevo prepublicación que aparece en arXiv bajo esta categoría para hacerlos accesibles a todos. Ofrecemos tanto explicaciones claras en lenguaje sencillo como resúmenes técnicos detallados, garantizando que la investigación de vanguardia no quede atrapada en un lenguaje demasiado especializado.
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Este estudio demuestra que existe una fuerte correlación lineal positiva entre la energía superficial de las interacciones de Skyrme y la energía predicha para la primera excitación octupolar () en el núcleo Pb.
Este estudio construye y analiza una ecuación de estado de cruce entre hadrones y quarks para estrellas de neutrones, restringiendo los acoplamientos del modelo NJL mediante cálculos de QCD perturbativa y observaciones astronómicas, y demuestra que este enfoque no solo permite alcanzar masas máximas consistentes con los datos observacionales, sino que también predice frecuencias de oscilación radial distintivas que podrían servir como firma de la presencia de materia quark en el interior de las estrellas.
Este trabajo busca mejorar la precisión y fiabilidad de la extracción de los radios de carga nuclear y desarrollar una compilación moderna, transparente y metodológicamente robusta de sus valores recomendados, integrando técnicas experimentales complementarias y marcos teóricos avanzados.
Este estudio utiliza la teoría funcional de la densidad covariante para investigar la evolución estructural y las propiedades del estado fundamental de los isótopos de tungsteno, revelando transiciones de forma dinámicas, coexistencia de formas, un posible cierre de subcapa en N=118 y una predicción del límite de goteo de neutrones en N=184, todo ello en concordancia con datos experimentales y otros modelos teóricos.
El artículo presenta un programa numérico que evalúa las funciones de estructura de la dispersión inelástica profunda (DIS) con precisión de orden siguiente al líder (NLO) en el marco del dipolo, utilizando impactadores con quarks masivos formulados para garantizar una evaluación numérica estable de las secciones eficaces.
Mediante la teoría efectiva de campo en retículo, este estudio demuestra que las interacciones nucleares refinadas mejoran la energía de enlace y la saturación de la materia nuclear a temperatura cero, pero reducen la temperatura crítica del punto de transición líquido-gas, revelando que la criticidad a temperatura finita no está determinada únicamente por las propiedades a temperatura cero y constituye un benchmark complementario para el desarrollo de interacciones futuras.
Utilizando una perspectiva de aprendizaje profundo bajo un enfoque bayesiano, los autores extraen cuantitativamente el potencial de quarks pesados en el medio a partir de factores de modificación nuclear de bottomonio medidos en colisiones de iones pesados desde RHIC hasta LHC, descubriendo que la supresión observada se debe principalmente a la parte imaginaria del potencial, mientras que la parte real permanece cercana a la forma de Cornell en el vacío.
Este estudio utiliza el modelo de sistema dinuclear con parámetros microscópicos derivados de la teoría funcional de densidad covariante para reproducir con éxito reacciones de fusión existentes y predecir que la reacción Ti+Cf ofrece la mayor sección eficaz (48.20 fb) para la síntesis del elemento 120.
Este artículo presenta un marco teórico basado en inferencia bayesiana y el enfoque de CDFT proyectado en subespacio para cuantificar las incertidumbres estadísticas en la teoría funcional de la densidad covariante, logrando reproducir con éxito las propiedades de estados de baja energía en núcleos deformados como Nd y Sm, aunque persisten desafíos en núcleos casi esféricos que requieren una extensión del espacio de modelo.
El artículo presenta NucleiML, un marco de aprendizaje automático que acelera drásticamente la exploración bayesiana de las propiedades del estado fundamental de núcleos finitos, permitiendo integrar eficientemente estas restricciones en la determinación de la ecuación de estado nuclear.