核理论
[提交于 2024年7月2日
(v1)
,最后修订 2024年7月4日 (此版本, v2)]
标题: 使用变分蒙特卡洛与神经网络估算 n-p 系统的逆散射势
标题: Estimating Inverse Scattering Potentials for n-p System Using Variational Monte Carlo & Neural Networks
摘要: Riccati型非线性微分方程,也被称为变量相位法或相位函数法,用于构建氘核的 \( ^3S_1 \) 和 \( ^1S_0 \) 态的局域反势。 Morse 势通过调整参数使用变分蒙特卡洛(VMC)和多层感知器(MLP)型神经网络(NN)进行了优化。 从 VMC 和 NN 得到的反势表现出几乎相同的参数。 在 VMC 中,调整 Morse 势的所有三个参数以获得相移;而在 NN 中,三维参数优化问题被转化为一维参数优化问题,从而减少了优化参数的数量、时间和计算成本。 最近,GRANADA 组发布了一项散射数据的综合部分波分析,其中包括 1950 年至 2013 年间的 6713 个 \( np \) 相移数据点。 利用 GRANADA 的最终实验数据点,我们通过最小化均方误差(MSE)作为代价函数得到了 Morse 势的参数。发现对于 \( ^1S_0 \) 态,VMC(NN)的 MSE 为 0.65(2.5),对于 \( ^3S_1 \) 态,MSE 为 0.16(0.22)。 各种量子函数,如相位 \( \delta(r) \)、振幅 \( A(r) \)和波函数 \( u(r) \),能量范围为 \( E_{\ell ab} = [1-350 \text{ MeV}] \)时,描述至 5 fm。
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