- 發布:2026年03月21日
- 33人觀看
商傳媒|葉安庭/綜合外電報導吉林大學研究團隊已成功開發一套深度神經網路(DNN)模型,能以極高精確度預測原子核的電荷密度分布,這項技術突破將為核物理及基礎科學研究帶來重大進展。 這項結合數據驅動與「物理資訊驅動」的新型研究範式,整合了來自1,014個原子核的實驗電荷半徑數據。相較於傳統方法,該DNN模型將電荷半徑預測的均方根誤差(RMSE)降低逾五成。在鎳、鈀、汞、鉍等同位素的測試中,該模型在電荷半徑預測方面實現了僅0.0149飛米的均方根誤差,顯示其卓...









