| 注册
首页|期刊导航|原子能科学技术|利用机器学习预测重核和超重核的α衰变能

利用机器学习预测重核和超重核的α衰变能

袁子懿 任中洲 柏栋 王震

原子能科学技术2023,Vol.57Issue(4):713-720,8.
原子能科学技术2023,Vol.57Issue(4):713-720,8.DOI:10.7538/yzk.2022.youxian.0767

利用机器学习预测重核和超重核的α衰变能

Prediction on cv-decay Energy of Heavy and Superheavy Nuclei Using Machine Learning

袁子懿 1任中洲 2柏栋 3王震1

作者信息

  • 1. 同济大学物理科学与工程学院,上海 200092
  • 2. 同济大学物理科学与工程学院,上海 200092||先进微结构材料教育部重点实验室,上海 200092
  • 3. 河海大学理学院,江苏南京 211100
  • 折叠

摘要

关键词

α衰变/机器学习/高斯过程/重核和超重核

分类

数理科学

引用本文复制引用

袁子懿,任中洲,柏栋,王震..利用机器学习预测重核和超重核的α衰变能[J].原子能科学技术,2023,57(4):713-720,8.

基金项目

国家自然科学基金(12035011,12022517,11975167,11947211,11905103,11881240623,11961141003) (12035011,12022517,11975167,11947211,11905103,11881240623,11961141003)

国家重点研发计划(2018YFA0404403) (2018YFA0404403)

中央高校基本科研业务费项目(22120200101) (22120200101)

澳门科学技术发展基金(0048/2020/A1) (0048/2020/A1)

原子能科学技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-6931

访问量1
|
下载量0
段落导航相关论文