核物理学は、物質の最小単位である原子核の構造や性質、そしてその中で起こる反応を探求する分野です。宇宙の成り立ちからエネルギーの源まで、私たちの世界を支える基礎的な原理を解き明かす鍵となる研究領域です。

Gist.Science では、arXiv に投稿されたこの分野の最新プレプリントをすべて収集し、専門用語に頼らない平易な解説と、技術的な詳細を網羅した要約の両方を提供しています。複雑な理論や実験結果も、誰でも理解しやすい形に整理してお届けします。

以下に、核物理学に関する最新の論文リストを掲載します。

Phase transitions at high and low densities for a rotating QCD matter from holography

この論文は、ホログラフィックなモデルを用いて回転する QCD 物質を解析し、相対論的な回転(光速の 16% 超)が低密度領域における相転移を一次転移からクロスオーバー転移へと変化させ、臨界点 (μCPB,TCP)(363.554,58.507)MeV(\mu_{CPB}, T_{CP}) \approx (363.554, 58.507)\,\text{MeV} を特定したことを報告しています。

Octavio C. Junqueira, Roldao da Rocha2026-04-16⚛️ nucl-th

Proton Structure from Neural Simulation-Based Inference at the LHC

この論文は、LHC におけるトップクォーク対生成のシミュレーションデータを用いて、ニューラルシミュレーションベース推論(NSBI)を初めて適用し、バインディング処理による情報損失を回避した高次元の未バインデータからグルーオンの部分子分布関数を従来法より高精度に決定する概念実証を行ったことを示しています。

Ricardo Barrué, Lisa Benato, Ali Kaan Güven, Elie Hammou, Jaco ter Hoeve, Claudius Krause, Ang Li, Luca Mantani, Juan Rojo, Sergio Sánchez Cruz, Robert Schöfbeck, Maria Ubiali, Daohan Wang2026-04-16⚛️ hep-ph

Quantum computing for effective nuclear lattice model

本研究は、核格子有効場の理論に基づく量子計算フレームワークを開発し、Gray コード符号化と対称性削減を組み合わせることで、重水素、三重水素、ヘリウム4 の基底状態エネルギーを格子サイズに応じて実験値に収束させることを実証し、核多体系問題の将来の量子シミュレーションの基礎を確立しました。

Zhushuo Liu, Jia-ai Shi, Bing-Nan Lu, Xiaosi Xu2026-04-16⚛️ nucl-th

Spectroscopy of 11^{11}Be from the 10^{10}Be(d,pd,p) reaction measured in inverse kinematics by the AT-TPC in SOLARIS

この論文は、SOLARIS 検出器と AT-TPC を組み合わせた逆運動量法による10^{10}Be(d,pd,p) 反応実験を通じて11^{11}Be の分光特性を解明し、3.40 MeV 状態の正のパリティと回転帯への所属を支持する実験結果と第一原理計算の整合性を示したものである。

M. Z. Serikow, D. Bazin, M. A. Caprio, Y. Ayyad, S. Beceiro-Novo, J. Chen, M. Cortesi, M. DeNudt, S. Giraud, P. Gueye, S. Heinitz, C. R. Hoffman, B. P. Kay, E. A. Maugeri, W. Mittig, B. G. Monteagudo (…)2026-04-16⚛️ nucl-ex

Non-Gaussian fluctuations in relativistic hydrodynamics: Confluent equations for three-point correlations

この論文は、相対論的確率流体力学において平均局所ランドウ枠を定義し、非ガウス性揺らぎの進化を記述する決定論的な連立方程式を導出するとともに、局所空間基底の SO(3) 回転に対して共変的な新しい相対論的定式化を提案し、揺らぐ速度(または運動量密度)を含むすべての流体力学変数の相関関数を統一的に記述する手法を確立したものである。

Xin An, Gokce Basar, Mikhail Stephanov2026-04-16⚛️ nucl-th

AI-assisted modeling and Bayesian inference of unpolarized quark transverse momentum distributions from Drell-Yan data

本論文は、AI 駆動の関数形探索と機械学習エミュレータを用いた代理モデルを構築し、N³LO 精度の摂動 QCD と N⁴LL 再総和を組み合わせたベイズ推論枠組みにおいて、Drell-Yan 実験データから非偏極クォークの横運動量依存部分子分布関数(TMD PDF)を定量的な不確実性とともに抽出することを提案しています。

Zhong-Bo Kang, Luke Sellers, Congyue Zhang, Curtis Zhou2026-04-16⚛️ nucl-th