利用機器學習方法對幾個核物理問題的深入研究

摘要： 機器學習能夠從大量復雜的數(shù)據(jù)中挖掘其內(nèi)在的關聯(lián)，近些年被廣泛應用在科學研究中。本文分別評估了兩類機器學習算法在修正核質(zhì)量、重構重離子反應碰撞參數(shù)以及提取對稱能斜率系數(shù)等熱點問題上的表現(xiàn)，并討論了機器學習模型的外推能力和泛化能力。結(jié)果表明：機器學習方法在三個核物理問題的研究中均體現(xiàn)出強大的能力。將機器學習方法應用于核物理問題的研究中可以進一步探索新物理，從而更好地推動理論和實驗的...