利用机器学习预测重核和超重核的α衰变能

α衰变对重核和超重核的鉴别和研究有重要意义。近年来，机器学习广泛应用于各种核物理问题研究。为进一步探索机器学习在核物理问题研究中的适用性，本文采用机器学习中的高斯过程对重核和超重核的α衰变能进行了研究。首先，在高斯过程的框架下计算了新核素²⁰⁷Th的α衰变能，计算得到的理论α衰变能与实验结果符合较好，结合较好的交叉验证结果可知，利用高斯过程研究重核和超重核α衰变能的可靠性较好。然后，利用高斯过程预测了89≤Z≤118的一些重核和超重核未知的α衰变能，并将该预测结果与传统模型的预测结果进行了比较，二者符合较好。综上所述，这些预测的α衰变能可为未来重核和超重核的实验研究提供较准确的理论参考。