Machine learning enabled measurements of astrophysical ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>p</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>n</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> ) reactions with the SECAR recoil separator
Notice bibliographique
Résumé
The synthesis of heavy elements in supernovae is affected by low-energy <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <a:mrow> <a:mo>(</a:mo> <a:mi>n</a:mi> <a:mo>,</a:mo> <a:mi>p</a:mi> <a:mo>)</a:mo> </a:mrow> </a:math> and <b:math xmlns:b="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <b:mrow> <b:mo>(</b:mo> <b:mi>p</b:mi> <b:mo>,</b:mo> <b:mi>n</b:mi> <b:mo>)</b:mo> </b:mrow> </b:math> reactions on unstable nuclei, yet experimental data on such reaction rates are scarce. The SECAR (SEparator for CApture Reactions) recoil separator at FRIB (Facility for Rare Isotope Beams) was originally designed to measure astrophysical reactions that change the mass of a nucleus significantly. We used a novel approach that integrates machine learning with ion-optical simulations to find an ion-optical solution for the separator that enables the measurement of <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <c:mrow> <c:mo>(</c:mo> <c:mi>p</c:mi> <c:mo>,</c:mo> <c:mi>n</c:mi> <c:mo>)</c:mo> </c:mrow> </c:math> reactions, despite the reaction leaving the mass of the nucleus nearly unchanged. A new measurement of the <d:math xmlns:d="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <d:mrow> <d:mmultiscripts> <d:mi>Fe</d:mi> <d:mprescripts/> <d:none/> <d:mn>58</d:mn> </d:mmultiscripts> <d:mo>(</d:mo> <d:mi>p</d:mi> <d:mo>,</d:mo> <d:mi>n</d:mi> <d:mo>)</d:mo> <d:mmultiscripts> <d:mi>Co</d:mi> <d:mprescripts/> <d:none/> <d:mn>58</d:mn> </d:mmultiscripts> </d:mrow> </d:math> reaction in inverse kinematics with a <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <e:mrow> <e:mn>3.66</e:mn> <e:mo>±</e:mo> <e:mn>0.12</e:mn> </e:mrow> </e:math> MeV/nucleon <f:math xmlns:f="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <f:mmultiscripts> <f:mi>Fe</f:mi> <f:mprescripts/> <f:none/> <f:mn>58</f:mn> </f:mmultiscripts> </f:math> beam (corresponding to <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <g:mrow> <g:mn>3.69</g:mn> <g:mo>±</g:mo> <g:mn>0.12</g:mn> </g:mrow> </g:math> MeV proton energy in normal kinematics) yielded a cross-section of <h:math xmlns:h="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <h:mrow> <h:mn>20.3</h:mn> <h:mo>±</h:mo> <h:mn>6.3</h:mn> </h:mrow> </h:math> mb and served as a proof of principle experiment for the new technique demonstrating its effectiveness in achieving the required performance criteria. This novel approach paves the way for studying astrophysically important <i:math xmlns:i="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <i:mrow> <i:mo>(</i:mo> <i:mi>p</i:mi> <i:mo>,</i:mo> <i:mi>n</i:mi> <i:mo>)</i:mo> </i:mrow> </i:math> reactions on unstable nuclei produced at FRIB.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».