Heavy-Flavor Fragmentation from HF-NRevo: Status, Prospects, and Intrinsic Charm
本文报告了 HF-NRevo 方案的最新进展，该方案通过结合 NRQCD 微扰计算与变味数方案演化，构建了描述 波重夸克偶素及全重四夸克态形成的碎裂函数族，为在重离子碰撞中研究介质效应及探测质子内禀粲成分提供了新的理论工具。
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931 篇论文
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。
Gist.Science 持续追踪 arXiv 上发布的每一篇核天体物理学预印本，通过专业团队将其转化为通俗易懂的科普解读与详尽的技术摘要，让前沿科学成果触手可及。无论您是专业研究者还是科学爱好者，都能在这里快速把握最新进展。以下是该领域最新的预印论文精选。
Probing excited-state quantum phase transitions with trapped cold ions
该论文提出利用单离子在射频保罗阱中的实验方案，通过具体协议实现扩展拉比模型中的激发态量子相变，并定义了相关观测算符以研究其临界标度行为及在不同驱动速率下的状态演化。
The East Lansing Model: a Bayesian uncertainty quantified optical potential for rare isotopes
该论文提出了名为“东兰辛模型”的全局光学势，通过贝叶斯方法利用中子和质子散射实验数据校准，并引入新颖的中子 - 质子不对称项以编码中子皮效应，从而显著改善了向滴线区稀有同位素外推时的不确定性量化精度。
Hadron Structure from lattice QCD in the context of the Electron-Ion Collider
本文综述了近年来格点量子色动力学在强子结构计算方面的重大进展，特别是针对π介子、K介子和核子的电荷、形状因子及各类分布函数的计算结果，并阐述了这些理论成果如何为电子 - 离子对撞机（EIC）的科学议程提供关键支撑。
Hadron spectra and thermodynamics for all quark flavors from a universal Hagedorn temperature
该论文证明，在扣除流夸克质量后，由弦张力决定的通用哈格多恩温度所支配的弦动力学，能够无需额外参数地统一描述从轻夸克到重夸克（如粲夸克）的所有强子谱及其热力学性质，从而揭示了量子色动力学中普适的禁闭机制。
Charge-Dependent Directed Flow in Symmetric Nuclear Collisions
该研究利用改进的弦熔化多相输运模型，系统分析了 200 GeV 对称核碰撞中多种强子的电荷依赖定向流，揭示了低动量区系统尺寸依赖性弱而高动量区呈负相关、重子对与介子对在电荷分裂上存在显著二分法等现象，并确认该效应主要源于部分子相及夸克聚变过程，为理解 RHIC 实验观测到的电荷依赖分裂提供了基于输运夸克贡献的基准。
True Dynamical and Gauge Structures of the QCD Ground State and the Singular Gluon Fileds
该论文提出了一种基于质量间隙的非微扰分析方法，通过引入广义规范并推导包含奇异胶子场的完整胶子传播子，揭示了 QCD 基态中比拉格朗日规范对称性更为复杂的动力学与规范结构，从而解释了红外奇异性、夸克禁闭以及重夸克间势能的线性增长等现象。
Benchmarking neutrino-nucleus quasielastic scattering model predictions against a missing energy profile obtained using a monoenergetic neutrino beam
该研究利用单能中微子束获得的缺失能谱，对 NEUT 事件生成器中三种不同的原子核基态壳层模型进行了基准测试，发现谱函数模型在描述缺失能分布的基态和尾部方面优于相对论平均场模型，且考虑单核子敲出相互作用的缺失能阈值后，所有核模型均通过了统计检验。
Neutron star structure and nuclear matter properties from a general Walecka-type model with Bayesian analysis
该研究通过贝叶斯分析框架，在广义 Walecka 型相对论平均场模型中揭示了纯强子物质下由介子混合诱导的声速峰值结构，为解释中子星性质及重新审视声速峰值的微观起源（无需引入相变）提供了新视角。
Neural network enhanced Bayesian global analysis of relativistic heavy ion collisions
该研究提出了一种结合深度卷积神经网络与贝叶斯全局分析的新方法，通过用神经网络替代计算耗时的流体力学模拟，成功利用 RHIC 和 LHC 的多种重离子碰撞数据，对夸克胶子等离子体的输运性质（如剪切粘滞系数和体粘滞系数）及冻结条件进行了精确约束。