中子共振截面新聞
近日，原子能院核數據重點實驗室在國際上首次提出，采用耦合深度相移神經網絡(CPSDNN)方法開展中子共振截面建模計算，實現中子共振能區與快中子能區裂變截面的自洽計算，為面向未來的中子共振數據評價提供新思路。該方法豐富了機器學習在核物理中的應用，對于核數據評價建庫有重要意義。 研究成果發表在核物理國際重要學術期刊《物理快報B》(Physics Letters B)，文章第一作者為原子能院核物理研究所博士研究生邢康，通訊作者為核物理研究所研究...
2025-04-16
近日，原子能院核數據重點實驗室在國際上首次提出，采用耦合深度相移神經網絡(CPSDNN)方法開展中子共振截面建模計算，實現中子共振能區與快中子能區裂變截面的自洽計算，為面向未來的中子共振數據評價提供新思路。該方法豐富了機器學習在核物理中的應用，對于核數據評價建庫有重要意義。 研究成果發表在核物理國際重要學術期刊《物理快報B》(Physics Letters B)，文章第一作者為原子能院核物理研究所博士研究生邢康，通訊作者為核物理研究所研究...
2025-04-11
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