Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > nucl-th > arXiv:nucl-th/0302047

帮助 | 高级搜索

核理论

arXiv:nucl-th/0302047 (nucl-th)
[提交于 2003年2月18日 ]

标题: 从有限的 p(γ,K+)Λ 数据集提取 N* 信息

标题: Extraction of N* information from the limited p(gamma,K+)Lambda data set

Authors:S. Janssen, D.G. Ireland, J. Ryckebusch
摘要: 核子共振信息通常通过将强子动力学模型计算与数据拟合来获得,其中模型参数如共振耦合常数是拟合过程中的自由参数。 对于数据集有限的反应,例如 p(gamma, K+)Lambda,不仅由于理论不确定性,还由于拟合过程中的技术困难,会导致可靠 N* 信息提取的复杂性。 在本文中,我们概述了一种基于遗传算法的拟合策略,并说明了可能出现的模糊性类型。
摘要: Nucleon resonance information is often obtained from fitting hadrodynamical model calculations to data, where model parameters such as resonance coupling constants are the free parameters in the fitting procedure. For reactions with a limited data set, such as p(gamma, K+)Lambda, complications in the extraction of reliable N* information occur not only through theoretical uncertainties, but also due to technical difficulties in the fitting procedure. In this article we outline a fitting strategy based on a genetic algorithm and illustrate the kind of ambiguities which can arise.
评论: 8页,6图,提交至《物理快报》B辑
主题: 核理论 (nucl-th)
引用方式: arXiv:nucl-th/0302047
  (或者 arXiv:nucl-th/0302047v1 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.nucl-th/0302047
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Phys.Lett. B562 (2003) 51-56
相关 DOI: https://doi.org/10.1016/S0370-2693%2803%2900557-4
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Stijn Janssen [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2003 年 2 月 18 日 14:33:51 UTC (132 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
查看许可
当前浏览上下文:
nucl-th
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2003-02

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

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

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

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.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号