Constructing Inverse Potentials from Scattering Phase Shifts using Physics-Informed Neural Networks: Application to Neutron-Alpha Scattering
यह शोध पत्र एक भौतिकी-सूचित न्यूरल नेटवर्क ढांचे को प्रस्तुत करता है जो कठोर संरचनात्मक बाधाओं और अवकलनीय संख्यात्मक सॉल्वर को समाहित करके न्यूट्रॉन-अल्फा प्रकीर्णन विभव (neutron-alpha scattering potential) को सफलतापूर्वक पुनर्निर्मित करता है, जिससे अनुनाद मापदंडों को सटीक रूप से पुन: प्राप्त किया गया है और परमाणु व्युत्क्रम प्रकीर्णन समस्याओं के लिए मशीन लर्निंग की विश्वसनीयता प्रदर्शित की गई है।