质子诱发散裂反应中剩余产生截面的贝叶斯评估
核理论
2022-11-17 v1 核实验
摘要
采用贝叶斯神经网络（BNN）方法，在简化 EPAX 公式的指导下，构建质子诱发散裂反应碎片预测的预报模型。与实验数据比较发现，相较于 BNN 方法，BNN + sEPAX 模型可用更少的信息进行合理外推。BNN + sEPAX 方法提供了一种新途径，可预测从数十 MeV/u 到数 GeV/u 的质子诱发散裂反应中产生的能量依赖剩余截面。
引用
@article{arxiv.2109.01388,
title = {Bayesian evaluation of residual production cross sections in proton induced spallation reactions},
author = {Peng Dan and Hui-Ling Wei and Xi-Xi Chen and Xiao-Bao Wei and Yu-Ting Wang and Jie Pu and Kai-Xuan Cheng and Chun-Wang Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.01388},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 1 table, and 7 figures