1143 artículos
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.
A continuación, encontrará los artículos más recientes que han llegado a nuestra plataforma, listos para ser explorados en profundidad o leídos de manera rápida.
Este artículo presenta un cálculo analítico completo de las divisiones inducidas por el medio en el límite de gran y la aproximación de oscilador armónico, demostrando que la aproximación semi-dura mejorada (ISHA) ofrece una descripción robusta para partículas energéticas, a diferencia de la aproximación semi-dura estándar que resulta poco fiable en la mayor parte del espacio de fases.
Este trabajo extiende un análisis previo de la fotoproducción de incorporando datos de elementos de matriz de densidad de espín del LEPS, lo que revela que, aunque la resonancia es crucial, el intercambio de no es necesariamente dominante, contradiciendo afirmaciones anteriores y presentando nuevas predicciones para clarificar este mecanismo.
Este artículo propone derivar la energía de interacción y la fuerza entre dos placas metálicas paralelas cercanas, modelando el vacío como un campo de mesones para explicar la fuerza de atracción entre nucleones.
Este estudio presenta una investigación teórica de la reacción de captura radiativa de protones por el núcleo 7Be en el rango de energías astrofísicas, utilizando métodos *ab initio* como el Modelo de Capas sin Núcleo y el Método de Funciones Ortogonales de Canales de Clúster, combinados con la teoría R-matriz, para calcular con alta precisión el factor S astrofísico, evaluar la fiabilidad de los resultados e identificar los mecanismos de reacción dominantes.
El artículo presenta el esquema HF-NRevo y sus nuevas familias de funciones de fragmentación para cuaronios y tetraquarks totalmente pesados, estableciendo una base perturbativa para estudiar la modificación de la fragmentación en el plasma de quarks-gluones y explorar el contenido de encanto intrínseco en el protón en futuros colisionadores.
Los autores proponen protocolos concretos para observar experimentalmente las transiciones de fase cuánticas en estados excitados (ESQPT) utilizando un ion atrapado frío, identificando estados críticos en el modelo de Rabi extendido y analizando su comportamiento mediante simulaciones que incluyen correcciones de sistemas abiertos.
El modelo de East Lansing es un potencial óptico global cuantificado bayesianamente para nucleones que, mediante una nueva parametrización dependiente de la asimetría que incorpora datos de dispersión (p,n) y permite codificar pieles de neutrones, mejora las extrapolaciones hacia los límites de estabilidad de los isótopos raros con incertidumbres reducidas.
Este artículo revisa los avances recientes en los cálculos de la estructura de hadrones mediante la Cromodinámica Cuántica en Red, destacando cómo estos resultados teóricos sobre el pión, el kaón y el nucleón informan y complementan el programa científico del Colisionador de Electrones-Iones (EIC).
Este artículo demuestra que el aprendizaje por transferencia, al preentrenar redes neuronales profundas con datos de desintegración alfa antes de ajustarlas a un conjunto de datos limitado de desintegración por fragmentación, permite predecir con precisión y estabilidad las vidas medias de desintegración por fragmentación en núcleos pesados, superando así los desafíos de la escasez de datos y la inestabilidad de la optimización.
Este estudio demuestra que, al representar estados fundamentales de núcleos atómicos mediante redes neuronales cuánticas, la no estabilizabilidad es un factor determinante que dificulta el aprendizaje y reduce la precisión de los modelos, lo que sugiere la necesidad de arquitecturas más sofisticadas para manejar estados altamente entrelazados.