Machine Learning-Driven High-Precision Model for -Decay Energy and Half-Life Prediction of superheavy nuclei
본 논문은 베이지안 하이퍼파라미터 튜닝으로 최적화된 XGBoost 프레임워크를 활용하여 핵 구조 특성을 반영한 고정밀 머신러닝 모델을 개발함으로써 초중원소 핵의 -붕괴 에너지와 반감기를 기존 경험적 모델보다 정확하게 예측하고 그 물리적 메커니즘을 규명했습니다.