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。

⚛️ nuclear experiments

Microscopic study of nuclei synthesis in pycnonuclear reaction 12^{12}C + 12^{12}C in neutron stars

この論文は、半現実的な核子 - 核子ポテンシャルと殻模型に基づくフォールディング近似を用いることで、中性子星内の高密度環境における12^{12}C + 12^{12}C 反応による24^{24}Mg の合成過程と準束縛状態の形成確率を、従来のウッズ・サックスン型ポテンシャルを用いた従来の理解とは異なる微視的な観点から明らかにしたものである。

S. P. Maydanyuk, Ju-Jun Xie, V. S. Vasilevsky, K. A. Shaulskyi2026-04-13
⚛️ nuclear experiments

Two-proton emission as source of spin-entangled proton pairs

この論文は、時間依存の3 体モデルを用いた解析を通じて、ダイプロトン相関を持つ初期状態から民主的な3 体過程として 2 陽子放出を起こす原子核(16^{16}Ne など)が、局所隠れた変数理論の限界を超えるスピン相関(純粋なスピン一重項対に類似)を示すスピンもつれ陽子対の源となり得ることを実証しています。

Tomohiro Oishi, Masaaki Kimura2026-04-13
⚛️ nuclear theory

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
⚛️ nuclear experiments

Probing the Dependence of Partonic Energy Loss on the Initial Energy Density of the Quark Gluon Plasma

この論文は、重イオン衝突における高横運動量ハドロン生成の抑制を解析するスペクトルシフトモデルを用いて、クォーク・グルーオンプラズマ中の部分子のエネルギー損失が初期エネルギー密度と強く相関し、衝突エネルギーに依存しない普遍的な振る舞いを示すことを明らかにするとともに、幾何学的イベント形状を考慮したモデルがハドロン楕円流のデータと整合することを示しています。

Ian Gill, Ryan J. Hamilton, Helen Caines2026-04-10
⚛️ nuclear theory

Neutrino opacities in magnetic fields for binary neutron star merger simulations

この論文は、連星中性子星合体のシミュレーションにおいて、強磁場下でのニュートリノ相互作用率(ランダウ量子化や異常磁気モーメントの効果を含む)を近似式として導出し、さらに低密度領域でも低エネルギーのニュートリノ対を生成する新たな生成チャネルについて論じている。

Mia Kumamoto, Catherine Welch2026-04-10