Bridging Theory and Data: Correcting Nuclear Mass Models with Interpretable Machine Learning
Este estudio introduce la red Kolmogorov-Arnold (KAN) para refinar modelos de masa nuclear, mejorando significativamente la precisión predictiva y utilizando su interpretabilidad intrínseca para identificar sesgos sistemáticos relacionados con el número de protones en las teorías existentes.