Physics-Embedded Bayesian Neural Network (PE-BNN) to predict Energy Dependence of Fission Product Yields with Fine Structures
本文提出了一种物理嵌入贝叶斯神经网络(PE-BNN)框架,通过结合先验核物理知识与超参数优化,实现了对具有精细结构的裂变产物产额随能量变化的精准预测。
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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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本文提出了一种物理嵌入贝叶斯神经网络(PE-BNN)框架,通过结合先验核物理知识与超参数优化,实现了对具有精细结构的裂变产物产额随能量变化的精准预测。
该论文研究了重离子碰撞中磁场对夸克偶素自旋排列的轨道与自旋贡献,发现自旋贡献在唯象学中占主导地位,而次主导的轨道贡献则为研究磁场下夸克偶素的结构变化提供了可能。
该研究表明,在核心坍缩超新星和中子星并合过程中,激波引发的密度和温度突变能够驱动系统远离弱平衡态,从而克服有限电子质量对不稳定性产生的阻尼作用,使手征等离子体不稳定性得以存续,并在已磁化介质中通过手征磁效应产生显著的欧姆加热。
该论文将非平衡态介质中的喷注输运系数推广为洛伦兹协变的扩散张量,通过求解经典玻尔兹曼方程揭示了能量扩散及能量 - 动量关联等额外信息,并发现初始分布函数的不同会导致非平衡修正对喷注动量展宽产生增强或减弱的不同影响。
本文利用结合高分辨率实验数据的新型谱函数参数化,通过相对论畸变波方法分析了 JSNS合作组首次测量的单能-C 相互作用缺失能谱,并探讨了剩余核反冲、末态相互作用及中微子事件生成器对低能核效应的描述能力。
本文总结了墨西哥 MexNICA 合作组自 2016 年成立以来,在 JINR 的 MPD-NICA 实验中于迷你 BeBe 触发探测器开发、重子富集区唯象研究以及基于格点 QCD 和有效模型的理论进展等方面取得的主要成就。
本文提出了一种基于格点 QCD 约束的强耦合夸克 - 胶子等离子体中耦合粲夸克与粲偶素输运框架,通过自洽地利用同一重轻相互作用和介质谱函数,首次统一描述了粲夸克扩散与粲偶素动力学,并成功再现了 LHC 上 Pb-Pb 碰撞中粲偶素观测量的中心度与动量依赖性。
该研究通过超流团簇模型,首次统一描述了Mg中低自旋六玻色 - 爱因斯坦凝聚态与高自旋C()+C()分子共振结构,揭示了超流性与结晶性共存的超固体特征。
本文提出了一种基于虚拟里什子的新颖框架,通过将规范与物质自由度分离并编码为量子比特来精确保持规范对称性,从而实现了在经典张量网络和量子硬件上对格点规范理论的高效可扩展模拟。
该研究结合格点计算与实验拟合,通过描绘核子内的动量流分布,揭示了夸克所受的色洛伦兹力源于胶子张量与反常项,并指出反常项贡献了一种强度类似于重夸克禁闭势的关键吸引力。