Deze sectie op Gist.Science biedt toegang tot de meest recente voorpublicaties op het gebied van nucleaire theorie. Dit vakgebied onderzoekt hoe atoomkernen zijn opgebouwd en hoe ze met elkaar interageren, van de fundamentele krachten die subatomaire deeltjes bij elkaar houden tot de processen die sterren laten schijnen. Het is een brug tussen deeltjesfysica en de kosmologie, waarbij wiskundige modellen worden gebruikt om het gedrag van materie op het kleinste schaalniveau te begrijpen.

Elke nieuwe voorpublicatie in deze categorie die op arXiv verschijnt, wordt direct verwerkt door ons team. Wij zorgen ervoor dat elke paper niet alleen beschikbaar is in zijn technische vorm, maar ook wordt vergezeld van een heldere samenvatting in gewone taal. Zo maken we de complexe inzichten van theoretisch onderzoek toegankelijk voor zowel specialisten als geïnteresseerde lezers zonder specifieke achtergrondkennis.

Hieronder vindt u de nieuwste toevoegingen aan deze verzameling, inclusief zowel de originele preprints als onze samenvattingen om de inhoud direct te doorgronden.

Uncertainties in the production of iron-group nuclides in core-collapse supernovae from Monte Carlo variations of reaction rates

Dit onderzoek gebruikt Monte Carlo-variatiën van reactiesnelheden in 1D-supernovamodellen om aan te tonen dat, hoewel de productie van de meeste ijzergroep-nucliden weinig gevoelig is voor onzekerheden, specifieke 'sleutelreacties' een grote invloed hebben op de vorming van radioactieve kernen zoals 44{}^{44}Ti, waarbij echter geen enkele reactie alleen voldoende is om definitieve conclusies te trekken.

Nobuya Nishimura, Carla Froehlich, Thomas Rauscher2026-02-24⚛️ nucl-ex

Symmetry-preserving calculation of pion light-front wave functions

Dit artikel beschrijft een symmetriebehoudende berekening van de lichtfront-golf functies van het pion en een analoog ssˉs\bar{s}-toestand, waarbij wordt aangetoond dat niet-perturbatieve dynamische effecten en spin-uitlijnde componenten cruciaal zijn voor de nauwkeurige beschrijving van deze systemen en dat veelgebruikte Gaussische benaderingen aanzienlijke afwijkingen vertonen in de voorspelling van transversale impuls-afhankelijke partonverdelingen.

Zhao-Qian Yao, Zhen-Ni Xu, Yu-Yang Xiao, Craig D. Roberts, Jose Rodriguez-Quintero2026-02-24⚛️ hep-lat

A Computational Phase Function Method for ααα-α Scattering: Wavefunction Construction from Single and Two-Term Morse Potentials

Dit onderzoek introduceert voor het eerst de fasefunctiemethode om expliciet verstrooiingsgolffuncties voor het α\alpha-α\alpha-systeem te construeren via een enkelvoudig Morse-potentiaal, waarbij de resultaten uitstekende overeenkomst tonen met eerdere berekeningen op basis van een twee-term potentiaal en de resonerende-groepmethode.

Anil Khachi, Shikha Awasthi, Tarachand Verma, Ranjana Joshi2026-02-24⚛️ nucl-th

Scaling Properties of Two-Particle-Two-Hole Responses in Asymmetric Nuclei for Neutrino Scattering within the Relativistic Mean-Field Framework

Dit artikel presenteert een systematische analyse van twee-deeltje-twee-gat-mesonenuitwisselingsstroom-bijdragen aan lepton-kernverstrooiing in asferische kernen binnen het relativistische gemiddelde-veldkader, waarbij een nieuwe schalingsvoorschrift wordt voorgesteld dat nauwkeurige responsen voor diverse kerntargets mogelijk maakt voor neutrino-gebeurtenisgeneratoren.

V. L. Martinez-Consentino, J. E. Amaro, J. Segovia2026-02-24⚛️ nucl-th

Development of an accurate formalism to predict properties of two-neutron halo nuclei: case study of 22^{22}C

Dit onderzoek presenteert een nauwkeurige drie-lichaamsformalisme met hypersferische harmonischen en de R-matrixmethode om eigenschappen van de twee-neutronen halo 22^{22}C te voorspellen, waarbij wordt vastgesteld dat de projectiemethode superieur is aan de supersymmetrische methode voor het handhaven van het Pauli-beginsel en dat geoptimaliseerde kanaaltruncaties de rekentijd met 20% reduceren.

Patrick McGlynn, Chloë Hebborn2026-02-24⚛️ nucl-th

Analytic continuation of Green's functions with a neural network

Dit artikel presenteert een convolutioneel neuraal netwerk dat de spectrale dichtheid reconstrueert uit Green's functies in de imaginaire tijd, waarbij het de Maximum Entropy-methode overtreft bij data die dicht bij de trainingsset ligt, maar bij fysische modellen nog steeds minder nauwkeurige fysieke kenmerken herkent dan MaxEnt.

Fakher Assaad, Johanna Erdmenger, Anika Götz, René Meyer, Martin Rackl, Yanick Thurn2026-02-24⚛️ nucl-th