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牛中明

编辑:网站管理员 来源:赌钱网站原创  日期:2019-01-11点击:1929属于:师资队伍
 


 

学    位:理学博士
职    称:教授
研究方向:原子核物理、核天体物理、机器学习
E-mail:niuzhongming@163.com; zmniu@ahu.edu.cn


个人概况:
2011年7月获北京大学粒子物理与原子核物理专业博士学位,并于同年进入赌钱网站任教,2014年晋升副教授,2016年9月-2017年9月访问日本理化学研究所,2018年受聘博导,入选安徽大学首批优秀人才计划,2019年晋升教授。曾受邀访问北京大学、北京航空航天大学、兰州大学、中国科学院理论物理研究所、日本东京大学、日本理化学研究所和欧盟极端光基础装置—核物理研究所等国内外高校或科研机构。近年来讲授量子力学、热学、计算物理、天体物理等本科生课程以及原子核物理、计算物理等研究生课程。主要从事原子核集体激发、原子核β衰变、原子核质量、天体环境下的元素核合成、放射性核素纪年法以及机器学习在核物理中的应用等课题的研究。已发表SCI论文60余篇,包括3篇Phys. Rev. Lett、近30篇Phys. Lett. B/Phys.Rev.C,总引用800余次(详细文章列表及引用情况见Publons:https://publons.com/researcher/1757544/niu-zhongming)。在宇宙元素核合成以及放射性核素纪年法方面的工作受到同行的广泛关注,论文[Phys. Rev. C 80, 065806]曾被美国物理学会在Physics网站作为核物理和宇宙学方面的重要进展,以“Calibrating the cosmic clock”为题加以报道和评述。目前任Phys. Lett. B, Phys. Rev. C, Chin. Phys. C, Sci. Chin.等国内外核物理主流期刊审稿人。


承担项目:
1. 国家自然科学基金面上项目(11875070):天体快中子俘获过程路径上的原子核β衰变寿命的研究,2019-2022,主持。
2. 国家自然科学基金青年项目(11205004):协变密度泛函框架下的原子核集体激发,2013-2015,主持。
3. 安徽省自然科学基金青年项目(1708085QA10):相对论平均场原子核质量模型的研究,2017-2019,主持。
4. 国家自然科学基金重点项目(11935001):复动量表象的协变密度泛函理论的发展和奇特核研究,2020-2024,参与。
5. 国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(11711540016):原子核质量与寿命—揭示快速中子俘获过程之谜,2017-2019,参与。
6. 国家自然科学基金青年项目(11305002):协变密度泛函理论框架下形变核共振态的研究,2014-2016,参与。
7. 国家自然科学基金青年项目(11105110):基于协变密度泛函理论微观研究原子核量子相变,2012-2014,参与。
8. 国家自然科学基金青年项目(11105006):原子核超允许beta跃迁的同位旋修正与Cabibbo- Kobayashi-Maskawa矩阵的幺正性,2012-2014,参与。


代表论著(第一编辑或通讯编辑):
1. Z. M. Niu and H. Z. Liang, Nuclear mass predictions based on Bayesian neural network approach with pairing and shell effects, Phys. Lett. B 778, 48-53 (2018).
2. Z. M. Niu, Y. F. Niu, H. Z. Liang, W. H. Long, T. Niksic, D. Vretenar, and J. Meng, beta-decay half-lives of neutron-rich nuclei and matter flow in the r-process, Phys. Lett. B 723, 172-176 (2013).
3. Z. M. Niu, H. Z. Liang, B. H. Sun, W. H. Long, and Y. F. Niu, Predictions of nuclear β-decay half-lives with machine learning and their impact on r-process nucleosynthesis, Phys. Rev. C 99, 064307 (2019).
4. Z. M. Niu, J. Y. Fang, and Y. F. Niu, Comparative study of radial basis function and Bayesian neural network approaches in nuclear mass predictions, Phys. Rev. C 100, 054311 (2019).
5. Z. M. Niu, Y. F. Niu, H. Z. Liang, W. H. Long, and J. Meng, Self-consistent relativistic quasiparticle random-phase approximation and its applications to charge-exchange excitations, Phys. Rev. C 95, 044301 (2017).
6. Z. M. Niu, B. H. Sun, H. Z. Liang, Y. F. Niu, and J. Y. Guo, Improved radial basis function approach with odd-even corrections, Phys. Rev. C 94, 054315 (2016).
7. Z. M. Niu, Y. F. Niu, Q. Liu, H. Z. Liang, and J. Y. Guo, Nuclear beta+/EC decays in covariant density functional theory and the impact of isoscalar proton-neutron pairing, Phys. Rev. C 87, 051303(R) (2013).
8. Z. M. Niu, Q. Liu, Y. F. Niu, W. H. Long, and J. Y. Guo, Nuclear effective charge factor originating from covariant density functional theory, Phys. Rev. C 87, 037301 (2013).
9. Z. M. Niu, Z. L. Zhu, Y. F. Niu, B. H. Sun, T. H. Heng, and J. Y. Guo, Radial basis function approach in nuclear mass predictions, Phys. Rev. C 88, 024325 (2013).
10. Z. M. Niu, B. Sun, and J. Meng, Influence of nuclear physics inputs and astrophysical conditions on the Th/U chronometer, Phys. Rev. C 80, 065806 (2009).
11. Z. M. Niu, H. Z. Liang, B. H. Sun, Y. F. Niu, J. Y. Guo, and J. Meng, High precision nuclear mass predictions towards a hundred kilo-electron-volt accuracy, Sci. Bull. 63, 759-764 (2018).
12. Z. M. Niu and C. Y. Gao, Delta meson effects on neutron stars in the modified quark-meson coupling model, Int. J. Mod. Phys. E 19, 2247-2263 (2010).
13. N. Li, M. Shi, J. Y. Guo, Z. M. Niu, H. Z. Liang, Probing resonances of the Dirac equation with complex momentum representation, Phys. Rev. Lett. 117, 062502 (2016).
14. Y. F. Niu, Z. M. Niu, G. Colo, and E. Vigezzi, Particle-vibration coupling effect on the beta decay of magic nuclei, Phys. Rev. Lett. 114, 142501 (2015).
15. C. Ma, Z. Li, Z. M. Niu, and H. Z. Liang, Influence of nuclear mass uncertainties on radiative neutron-capture rates, Phys. Rev. C 100, 024330 (2019).
16. Jiang, Z. M. Niu, H. Z. Liang, Y. F. Niu, and W. H. Long, Strutinsky shell correction energies in relativistic Hartree-Fock theory, Phys. Rev. C 98, 064323 (2018).
17. M. Shi, Z. M. Niu, and H. Z. Liang, Combination of complex momentum representation and Green's function methods in relativistic mean-field theory, Phys. Rev. C 97, 064301 (2018).
18. J. S. Zheng, N. Y. Wang, Z. Y. Wang, Z. M. Niu, Y. F. Niu, and B. Sun, Mass predictions of the relativistic mean-field model with the radial basis function approach, Phys. Rev. C 90, 014303 (2014).
19. Z. L. Zhu, Z. M. Niu, D. P. Li, Q. Liu, and J. Y. Guo, Probing single-proton resonances in nuclei by the complex-scaling method, Phys. Rev. C 89, 034307 (2014).
20. Y. Wang, Z. M. Niu, M. Shi, and J. Y. Guo, Probing the resonance of Dirac particle in the relativistic point-coupling model by complex-momentum-representation method, J. Phys. G: Nucl. Part. Phys. 46, 125103 (2019).
21. Z. Y. Wang, Y. F. Niu, Z. M. Niu, and J. Y. Guo, Nuclear beta-decay half-lives in the relativistic point-coupling model, J. Phys. G: Nucl. Part. Phys. 43, 045108 (2016).
22. T. H. Heng, X. D. Xu, Z. M. Niu, B. Sun, and J. Y. Guo, Constraint on the cosmic age from the solar r-process abundances, J. Phys. G: Nucl. Part. Phys. 41, 105202 (2014).
23. M. Shi, Z. M. Niu, and H. Z. Liang, Mass predictions of the relativistic continuum Hartree-Bogoliubov model with radial basis function approach, Chin. Phys. C 43, 074104 (2019).
24. J. Tang, Z. M. Niu, and J. Y. Guo, Influence of binding energies of electrons on nuclear mass predictions, Chin. Phys. C 40, 074102 (2016).
25. Z. Li, Z. M. Niu, and B. H. Sun, Influence of nuclear physics inputs and astrophysical conditions on r-process, Sci. China-Phys. Mech. Astron. 62, 982011 (2019).
26. X. M. Hua, T. H. Heng, Z. M. Niu, B. H. Sun, and J. Y. Guo, Comparative study of nuclear masses in relativistic mean-field model, Sci. China-Phys. Mech. Astron. 55, 2414-2419 (2012).
27. S. Y. Wang, Z. L. Zhu, and Z. M. Niu, Influence of the Coulomb exchange term on nuclear single-proton resonances, Nucl. Sci. Tech. 27, 122 (2016).




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