利用机器学习方法对几个核物理问题的深入研究

摘要

机器学习能够从大量复杂的数据中挖掘其内在的关联,近些年被广泛应用在科学研究中。本文分别评估了两类机器学习算法在修正核质量、重构重离子反应碰撞参数以及提取对称能斜率系数等热点问题上的表现,并讨论了机器学习模型的外推能力和泛化能力。结果表明:机器学习方法在三个核物理问题的研究中均体现出强大的能力。将机器学习方法应用于核物理问题的研究中可以进一步探索新物理,从而更好地推动理论和实验的发展。