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。

Crossover Equation of State Constrained by Astronomical Observations and pQCD

この論文は、pQCD 計算と天体観測データを組み合わせて制約を課したハドロン・クォーククロスオーバー状態方程式を構築し、中性子星の最大質量増大や固有振動数への影響を通じて、中性子星内部におけるクォーク物質の存在を示唆する可能性を論じています。

Xuesong Geng, Kaixuan Huang, Hong Shen, Lei Li, Jinniu Hu2026-04-13⚛️ nucl-th

Towards better nuclear charge radii

この論文は、複数の実験手法と理論的枠組みを組み合わせ、より精密かつ信頼性の高い原子核の電荷半径の値を抽出し、現代的で透明性のある推奨値の編纂を目指す取り組みについて述べています。

István Angeli, Dimiter L. Balabanski, Paraskevi Dimitriou, Dipti, Kieran T. Flanagan, Georgi Georgiev, Mikhail Gorchtein, Paul Gùeye, Fabian Heiße, Andreas Knecht, Kei Minamisono, Wilfried N\ (…)2026-04-13⚛️ nucl-ex

Unified Extraction of In-Medium Heavy Quark Potentials from RHIC to LHC Energies via Deep Learning

この論文は、深層学習とベイズ推論を用いて RHIC から LHC までのエネルギー領域におけるボトムニウムの実験データを解析し、熱 QCD 媒質中の重クォークポテンシャルを抽出した結果、実部は真空のコーネル型に近いが虚部がボトムニウムの抑制に支配的な役割を果たしていることを明らかにしたものである。

Jiamin Liu, Kai Zhou, Baoyi Chen2026-04-13⚛️ nucl-th

NucleiML: A machine learning framework of ground-state properties of finite nuclei for accelerated Bayesian exploration

有限原子核の基底状態の性質を学習した機械学習フレームワーク「NucleiML」を開発し、ベイズ推論における原子核物性の計算を約 1000 倍高速化することで、中性子星の性質解析への大規模な原子核データ統合を可能にした。

Anagh Venneti, Chiranjib Mondal, Sk Md Adil Imam, Sarmistha Banik, Bijay K. Agrawal2026-04-10⚛️ nucl-th

Mapping the transverse spin sum rule in position space

この論文では、量子位相空間形式を用いて横方向の軌道角運動量と固有スピンを含む相対論的な空間分布を導出し、スピン 0 および 1/2 の標的について横方向の角運動量和の法則を検証し、スピン 0 の系であっても横方向の全角運動量分布が非自明であることを示しています。

Cédric Lorcé, Asmita Mukherjee, Ravi Singh, Ho-Yeon Won2026-04-10⚛️ nucl-th