Bridging Theory and Data: Correcting Nuclear Mass Models with Interpretable Machine Learning
Questo studio introduce le Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) per correggere i modelli di massa nucleare, migliorando significativamente la precisione predittiva e sfruttando la loro interpretabilità per identificare bias sistematici legati al numero di protoni in piccoli dataset ad alta complessità.