Neural Operators as Efficient Function Interpolators
本文通过引入辅助基空间,将神经算子重新框架化为高效函数插值器,并通过分析基准测试和核质量模型应用证明,与标准神经网络相比,它们以显著更少的参数和更快的训练时间实现了最先进的精度。
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核天体物理学探索着宇宙中最极端的环境,从恒星核心的核聚变到超新星爆发时的元素合成,揭示物质在巨大能量下的行为规律。这一领域连接了微观的原子核物理与宏大的宇宙演化,帮助我们理解星辰如何诞生、死亡以及构成我们身体的元素从何而来。
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本文通过引入辅助基空间,将神经算子重新框架化为高效函数插值器,并通过分析基准测试和核质量模型应用证明,与标准神经网络相比,它们以显著更少的参数和更快的训练时间实现了最先进的精度。
本研究在格林函数形式框架内采用正则化的低动量接触势,计算了对称核物质中单个超子的准粒子性质,发现其在饱和密度下的结合能为$-29.55$ MeV,与经验数据相符,并表明重复介质散射产生的动力学关联贡献对于重现观测到的结合能标度至关重要。
本文提出了一种动力学方法,该方法动态地纳入了核子与轻核之间的相互转化以及莫特效应,成功复现了中等能量重离子碰撞中轻核的实验产额,并将α粒子产生在低能区的增强归因于其高结合能使其在核介质中不易解离。
本文采用线性响应方法研究了含有轻团簇的稀薄核物质的动力学,揭示了介质中的莫特效应显著改变了自旋分解不稳定性及其增长率,这对重离子碰撞和天体物理情境中的碎片形成具有重要影响。
本研究利用相对论重离子对撞机数据约束介质内质子和反质子的质量修正,进而预测其背对背关联的可探测性对源时间分布高度敏感,并在反质子与质子产额比更大的事件中显著增强。
本文表明,扩展的三味夸克 - 介子 - 双夸克模型,特别是通过引入矢量介子和轴矢量介子,能够成功描述质量超过且半径与天体物理观测一致的大质量混合星,其机制在于该模型通过高密度下奇异夸克质量的减小,产生了足够硬的物态方程以及双峰声速结构。
本综述综合了近期理论与实验进展,特别是 INDRA-FAZIA 合作组的数据和 BUU 输运模型计算结果,旨在通过费米能区重离子反应中的同位旋输运来约束核对称能的密度依赖性。
本文利用NJL模型研究带电π介子激发中非单调磁场依赖性的起源,表明尽管某些质量提取方案无法复现格点观测到的转折行为,但直接行列式法和近极点方法均稳健地证实了该行为是π介子与ρ介子之间真实的准粒子混合效应。
本文在袋模型框架下研究领头阶广义横向动量依赖部分子分布(GTMDs),以验证理论自洽性、通过 Ji 求和规则与 GTMD 建立轨道角动量的解析求和规则,并揭示轨道角动量与椒盐状分布之间的深层联系。
本文利用能量守恒定律和引力 - 流体动力学分析,确定了夸克 - 胶子等离子体中应力 - 能量关联函数的低频解析结构,从而在解决取极限过程微妙性的同时,推导出了输运系数和弛豫时间的新 Kubo 公式。