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J-GLOBAL ID:202202230300434519   整理番号:22A0324502

原子核の構造を理解するためのBayes最適化の利用【JST・京大機械翻訳】

Use of Bayesian Optimization to understand the structure of nuclei
著者 (47件):
資料名:
巻: 512  ページ: 6-11  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0899A  ISSN: 0168-583X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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モンテカルロシミュレーションは,実験システムをモデル化するために核物理学で広く使われている。状態エネルギーのような重要な未知量が存在する場合には,シミュレーションおよびフィッティングの反復プロセスがしばしば実験データを記述するのに必要である。GEANT4を用いたシミュレーションを用いて,12Be(d,p)反応測定からのデータ用に設計した実験データに適合するBayes法について述べた。13Cにおける12C(d,p)反応からよく知られた状態へのQ値を,BayesOptを用いたシミュレーションと比較した。状態のエネルギーは,状態がほとんど知られていない13Beの状況を再現するシミュレーションには含まれなかった。両ケースは,固体重水素ターゲットにおける大きな陽子エネルギー損失により,低い統計と顕著な分解能広がりを示した。13Cにおける最低3つの励起状態の励起エネルギーは90keVより良く抽出され,13Beに関する情報を抽出するための道を開いた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 (5件):
分類
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腫ようの放射線療法  ,  有機化合物の薄膜  ,  イオンとの相互作用  ,  核子による反応・散乱  ,  チャネリング,ブロッキング,粒子のエネルギー損失 
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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