基于连续型贝叶斯概率估计器预测原子核质量

作者： 谭凯中 ¹ 高琬晴 ¹ 刘健 ²
作者单位：

1. 中国石油大学（华东）

2. 中国石油大学
提交时间：2025-04-08 14:55:50

摘要: 近年来，机器学习方法被广泛应用于对原子核质量的预测中。基于连续型贝叶斯概率（CBP）估计器，结合贝叶斯模型平均（BMA）改进了理论模型对核质量的描述。在CBP方法中，核质量理论值与实验值的差异被视为连续变量，通过核密度估计生成其先验和条件概率密度函数，并以贝叶斯定理确定后验概率密度函数。在全局优化和外推分析中，CBP方法显著提升了理论模型预测的精确度。此外，BMA方法基于各模型对基准核的预测表现为每个模型分配权重，平衡了各模型在不同区域的优势。通过预测Ca同位素双中子滴线位置，评估了BMA方法修正结果的可靠性。CBP方法结合BMA方法为预测未知区域的核质量提供了一种有效途径，并可应用于对其他核性质的研究。

机器学习核质量连续型贝叶斯估计器贝叶斯模型平均

来自： Liu, Dr. Jian
分类： 物理学 >> 核物理学
投稿状态： 已投稿期刊
引用： ChinaXiv:202504.00150 (或此版本 ChinaXiv:202504.00150V2)
DOI:10.12074/202504.00150
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202504.00150
科创链TXID： 11046fc4-4f49-49cd-9b0e-ea40f020c98c
推荐引用方式： 谭凯中,高琬晴,刘健.基于连续型贝叶斯概率估计器预测原子核质量.中国科学院科技论文预发布平台.[DOI:10.12074/202504.00150] (点此复制)

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2025-04-08 14:55:50

ChinaXiv:202504.00150V2

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