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我校原子核与粒子物理研究取得重要进展

编辑:来源:赌钱网站 日期:2018-09-30点击:370属于:科研快讯
 

近日,原子核与粒子物理课题组的牛中明副教授与日本理化学研究所(RIKEN)的梁豪兆研究员合作,在贝叶斯神经网络精确预言原子核质量方面取得重要进展。相关研究成果以“Nuclear mass predictions based on Bayesian neural network approach with pairing and shell effects”为题,于2018310日在线发表在原子核物理领域著名杂志《Physics Letters B》上。

该工作采用贝叶斯神经网络(BNN)方法改进原子核质量模型的预言精度,研究发现,似然函数中的噪声误差对BNN方法的预言能力起着重要作用。通过引入噪声误差的概率分布,BNN方法可以在采样过程中自动寻找合适的噪声误差值,从而最优化原子核的质量预言。在神经网络的输入层中,除了原子核的质子数和质量数外,本工作进一步引入了与原子核对关联和壳效应相关的两个物理量,这不仅大幅提高了对原子核质量的预言精度,而且也明显改进了对原子核单核子分离能的描述。此外,由于包含了壳效应,在未知区域,BNN方法预言了一个类似于已知区域的壳修正结构,例如,相对论平均场模型对幻数附近原子核质量的低估。这表明,在BNN方法中包含更多的物理特性可以明显提高该方法的预言性能。这对使用BNN方法改进原子核模型的预言能力具有重要的引导意义。

论文链接为:https://doi.org/10.1016/j.physletb.2018.01.002

  

  

在该工作中,牛中明博士为论文第一编辑,安徽大学为第一单位。本工作得到国家自然科学基金(11205004)、安徽省自然科学基金(1708085QA10)、安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2016A026)以及RIKEN iTHESiTHEMS项目的支撑。

  

此外,近两年,原子核与粒子物理组在原子核的协变密度泛函理论和奇特原子核结构方面也取得重要研究进展,在国际著名期刊美国物理评论发表系列论文:PHYSICAL REVIEW C 95, 024311 (2017)PHYSICAL REVIEW C 95, 064329 (2017)PHYSICAL REVIEW C 98, 014316 (2018)。连续三届在全国核结合大会上作大会报告(2014, 2016, 2018)。全国核结构大会每两年举办一次,每次参会人员300人以上,安排会议报告140个以上,其中大会报告20个左右。大会报告主要由国外和境外的邀请报告和国内主要单位的工作报告组成。


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