
近期在《核科學與技術》雜志上發表的一篇論文顯示,在理解超重核的衰變過程方面取得重大突破。這篇論文采用了隨機森林機器學習算法,為原子序數超過118的元素的衰變模式和半衰期提供了新的見解。
這項開創性的研究專注于質子數為84或更高、中子數為128或更高的重原子核,采用半經驗公式來計算各種衰變模式的部分半衰期,如α衰變、β-負衰變、β-正衰變、電子俘獲和自發裂變。通過應用隨機森林算法,這些計算的精度得到顯著提高。隨機森林算法是一種先進的機器學習技術,集成了各種核屬性和衰變能量,該算法的精確度非常高,正確預測了96.9%的被研究原子核的主要衰變模式。這項研究標志著在理解超重核方面的重大飛躍,特別是在預測它們的衰變模式方面。隨機森林算法的創新應用提供了對超重原子核衰變過程更精確和更全面的理解。
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