扩展 Fayans 能量密度泛函：优化与分析
核理论
2024-02-26 v1 最优化与控制
摘要
Fayans 能量密度泛函 (EDF) 在核密度泛函理论中成功描述了全局核性质（结合能、电荷半径，尤其是半径差）。在最近的一项研究中，采用了监督机器学习方法来校准 Fayans EDF。基于这一经验，本研究通过对比不含同位旋矢量配对项的 13D 模型与扩展的 14D 模型，探讨了引入同位旋矢量配对项（负责产生不同的质子和中子配对场）的影响。校准的核心是一个精心选择的异质实验可观测量数据集，代表了球形偶 - 偶核的基态性质。为了量化校准数据集对模型参数的影响以及新项的重要性，我们对两个模型进行了高级灵敏度和相关性分析。扩展至 14D 使模型的整体质量提高了约 30%。14D 模型增强的自由度减少了模型参数之间的相关性并提高了灵敏度。
引用
@article{arxiv.2402.15380,
title = {Extended Fayans energy density functional: optimization and analysis},
author = {Paul-Gerhard Reinhard and Jared O'Neal and Stefan M. Wild and Witold Nazarewicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.15380},
year = {2024}
}
备注
29-page article, 1-page notice