ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · arXiv · 2026-10-26
Машинное обучение периодов полураспада β-распада и их применение к наблюдаемым r-процесса
Оригинальное название: Machine Learning $\beta$-decay Half-lives and Their Application to $r$-Process Observables
Точное моделирование периодов β-распада нейтроноизбыточных ядер важно для нуклеосинтеза в r-процессе и кривых блеска килоновых. Сеть смешанной плотности (Mixture Density Network), обученная на новых экспериментальных данных, выдаёт распределение вероятностей периодов полураспада, а варьирование обучающих данных даёт широкий разброс экстраполяций, особенно в областях с малым количеством данных, например в изотонной цепочке N=126. Полученные модели также были использованы в расчётах сети r-процесса, чтобы оценить их влияние на изотопное обилие и кривые блеска.