Buchumschlag

Global Framework for Emulation of Nuclear Calculations

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Belley, Antoine, Munoz, Jose M., Ruiz, Ronald F. Garcia
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Nuclear Theory Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Linking Electromagnetic Moments to Nuclear Interactions with a Global Physics-Driven Machine-Learning Emulator
von: Munoz, Jose M., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Discovering Nuclear Models from Symbolic Machine Learning
von: Munoz, Jose M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Constraining Neutrinoless Double-Beta Decay Matrix Elements from Ab Initio Nuclear Theory
von: Belley, A., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Nuclear Data Adjustment for Nonlinear Applications in the OECD/NEA WPNCS SG14 Benchmark -- A Bayesian Inverse UQ-based Approach for Data Assimilation
von: Brady, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nuclear charge radii of aluminium isotopes at the proton drip line
von: Brinson, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)

High-Dimensional Bayesian Calibration of Expensive Nuclear Models with Differentiable Emulation
von: Lei, Jin
Veröffentlicht: (2026)

A Complex Scaling Method for Efficient and Accurate Scattering Emulation in Nuclear Reactions
von: Liu, Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Global Trends of Nuclear Radii and Binding Energies from the NUCLEI-PACK Framework
von: Maridi, H. M.
Veröffentlicht: (2025)

Weighted Levenberg-Marquardt methods for fitting multichannel nuclear cross section data
von: Imbrišak, M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Greedy Emulators for Nuclear Two-Body Scattering
von: Maldonado, J. M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Constraints on the Equation of State of Nuclear Matter from Systematically Comparing SMASH Calculations to HADES Data
von: Mohs, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Further exploration of binding energy residuals using machine learning and the development of a composite ensemble model
von: Bentley, I., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ab initio calculation of symmetry-breaking observables
von: Belley, A, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Nuclear charge radii of silicon isotopes
von: König, Kristian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

From Neurons to Neutrons: A Case Study in Interpretability
von: Kitouni, Ouail, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sim-to-real supervised domain adaptation for radioisotope identification
von: Lalor, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Hidden Variables: Harnessing Half-Shell Potentials for Enhanced Precision in Nuclear Reaction Calculations
von: Liu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ab initio short-range nuclear matrix elements for neutrinoless double-beta decay
von: Todd, A., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improved Dimensionality Reduction for Inverse Problems in Nuclear Fusion and High-Energy Astrophysics
von: Gorard, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The DNA of nuclear models: How AI predicts nuclear masses
von: Richardson, Kate A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Re-optimization of a deep neural network model for electron-carbon scattering using new experimental data
von: Kowal, Beata E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nuclear shapes of Nb isotopes
von: Maya-Barbecho, Esperanza, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Coupled-Cluster Calculations of Infinite Nuclear Matter in the Complete Basis Limit Using Bayesian Machine Learning
von: Butler, Julie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nuclear charge radii of germanium isotopes around $N$ = 40
von: Wang, S. J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bidirectional Neural Networks for Global Nucleon-Nucleus Optical Model Calculations
von: Lei, Jin
Veröffentlicht: (2025)

Nuclear Structure Properties of even-even Chromium Isotopes and the E ect of Deformation on Calculated Electron Capture Cross Sections
von: Nabi, Jameel-Un, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Emulation of the final r-process abundance pattern with a neural network
von: Saito, Yukiya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nuclear transitions on demand
von: Yang, C. -J.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Network Emulation of Spontaneous Fission
von: Lay, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Emulator-Assisted Nuclear DFT Inference and Its Consequences for the Structure of Neutron Stars
von: Klausner, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Nuclear Isomers at the Extremes of their Properties
von: Maheshwari, Bhoomika, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nucleonic Shells and Nuclear Masses
von: Buskirk, Landon, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Nuclear Fragmentation at Intermediate Energies in the DCM-QGSM-SMM Model
von: Martemianov, M. A., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Nuclear Physics and the European Particle Physics Strategy Update 2026
von: Fraile, L. M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reduced Basis Method for Few-body Bound State Emulation
von: Cheng, R. Y., et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Efficient Learning Method to Connect Observables
von: Yu, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Topological Uncertainty for Anomaly Detection in the Neural-network EoS Inference with Neutron Star Data
von: Fukushima, Kenji, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Extrapolation to infinite model space of no-core shell model calculations using machine learning
von: Mazur, Aleksandr, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nuclear Rainbow of Core-Symmetric Systems
von: Phuc, Nguyen Tri Toan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Muon Nuclear Data Development Project
von: Watanabe, Yukinobu, et al.
Veröffentlicht: (2026)