核理论
[提交于 2025年10月21日
]
标题: 将基态性质${}^6$Li 相互连接以及与散射数据连接
标题: Connecting ground-state properties of ${}^6$Li to each other and to scattering data
摘要: 我们研究了$^6$Li 的渐近归一化系数 (ANC) 与$\alpha$-氘核系统中其他低能可观测量之间的关系。我们的分析使用了一组在{\it 从头计算}无核心壳模型与连续体 (NCSMC) 框架内进行的计算,采用了多种核子间相互作用和基组大小,并得到了${}^6$Li 氘核分离能介于 1.3 到 1.8 MeV 之间 [Phys. Rev. Lett. 129, 042503 (2022)]。这些 NCSMC 计算表明,在这个范围内,ANC 的平方与分离能强烈相关。在这项工作中,我们使用经验性的$R$-矩阵、单通道势和微扰方法来研究这种相关性的起源。我们表明,这种相关性出现的原因是当分离能变化时,$\alpha$-氘核中心势的深度仅发生很小的相对变化。然后我们研究了在理想情况下,当有低能数据且没有实验误差时,是否可以准确地从$\alpha$-氘核相移中提取 ANC。 我们发现,只要外推受已知束缚态极点位置的约束,并且在拟合函数中至少包含三项,$R$-矩阵和库仑修正有效范围理论(CM-ERE)都能提取出接近但不完全等于真实值的ANC。 $R$-矩阵方法在参数数量增加时收敛速度比CM-ERE更快,并且在包含低能和高能相移数据时也更稳健。 最后,我们的研究还表明,通过比较两种理论中使用的不同截断来简单量化不确定性是不准确的,并建议需要进一步研究从相移数据中提取的ANC的准确性。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.