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J-GLOBAL ID:202002258327782863   整理番号:20A2711274

訓練フィードフォワードニューラルネットワークによる核電荷半径の計算【JST・京大機械翻訳】

Calculation of nuclear charge radii with a trained feed-forward neural network
著者 (5件):
資料名:
巻: 102  号:ページ: 054323  発行年: 2020年 
JST資料番号: D0747A  ISSN: 2469-9985  CODEN: PRVCAN  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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フィードフォワードニューラルネットワークモデルを訓練して,核電荷半径を計算した。このモデルを,陽子と中性子数[数式:原文を参照]の入力データセット,最初の励起[数式:原文を参照]状態から基底状態への電気四重極遷移強度[数式:原文を参照],および対称性エネルギーと共に訓練した。モデルは,電荷半径の同位体依存性だけでなく,SnとSm同位体の中性子マジック数[数式:原文を参照]での電荷半径のキンクとPb同位体の[数式:原文を参照]もよく再現する。これらの核における電荷半径の同位体依存性のキンクを再現するために,[数式:原文を参照]値の重要な役割を指摘した。さらに,入力における対称性エネルギー項の包含により,Ca同位体の電荷半径は良く再現される。この結果はCa同位体の対称性エネルギーと電荷半径の間の新しい相関を示唆する。Skyrme Hartree-Fock-Bogoliubov計算を行い,微視的モデルにおけるこの相関の存在を確認した。Copyright 2020 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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原子核の一般的性質 
タイトルに関連する用語 (5件):
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