The r-Java 2.0 code: nuclear physics
Notice bibliographique
Résumé
Aims. We present r-Java 2.0, a nucleosynthesis code for open use that performs r-process calculations, along with a suite of other analysis tools. Methods. Equipped with a straightforward graphical user interface, r-Java 2.0 is capable of simulating nuclear statistical equilibrium (NSE), calculating r-process abundances for a wide range of input parameters and astrophysical environments, computing the mass fragmentation from neutron-induced fission and studying individual nucleosynthesis processes. Results. In this paper we discuss enhancements to this version of r-Java, especially the ability to solve the full reaction network. The sophisticated fission methodology incorporated in r-Java 2.0 that includes three fission channels (beta-delayed, neutron-induced, and spontaneous fission), along with computation of the mass fragmentation, is compared to the upper limit on mass fission approximation. The effects of including beta-delayed neutron emission on r-process yield is studied. The role of Coulomb interactions in NSE abundances is shown to be significant, supporting previous findings. A comparative analysis was undertaken during the development of r-Java 2.0 whereby we reproduced the results found in the literature from three other r-process codes. This code is capable of simulating the physical environment of the high-entropy wind around a proto-neutron star, the ejecta from a neutron star merger, or the relativistic ejecta from a quark nova. Likewise the users of r-Java 2.0 are given the freedom to define a custom environment. This software provides a platform for comparing proposed r-process sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,071 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».