Global Framework for Simultaneous Emulation Across the Nuclear Landscape

要約

AB initioの多体計算とベイジアンニューラルネットワークを組み合わせた階層的なフレームワークを紹介し、複数の同位体を含む核チャート全体で核特性を正確に予測できるエミュレーターを開発します。
酸素同位体鎖を使用して開発をベンチマークし、地上のエネルギーと核電荷半径の正確な結果を達成しながら、堅牢な不確実性の定量化を提供します。
私たちのフレームワークにより、核結合エネルギーのグローバルな感度分析が可能になり、核力を記述する低エネルギー定数に関して半径を電荷します。

要約(オリジナル)

We introduce a hierarchical framework that combines ab initio many-body calculations with a Bayesian neural network, developing emulators capable of accurately predicting nuclear properties across the nuclear chart, including multiple isotopes simultaneously. We benchmark our developments using the oxygen isotopic chain, achieving accurate results for ground-state energies and nuclear charge radii, while providing robust uncertainty quantification. Our framework enables global sensitivity analysis of nuclear binding energies and charge radii with respect to the low-energy constants that describe the nuclear force.

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