Consistent Empirical Physical Formula Construction for Gamma Ray Angular Distribution Coefficients by Layered Feedforward Neural Network

摘要

Gama ???nlar?n?n multipolariteleri ve nükleer durumlar?n spinleri, genelliklle, nükleer reaksiyonlarla olu?turulan hizalanm?? durumlardan yay?lan gama ???nlar?n?n a??sal da??l?m? ile incelenir. Ge?i?lerin farkl? multipolarite de?erleri i?in, da??l?m farkl? ?zellikler g?stermektedir. Da??t?m, farkl? spinler ve ?ok kutupluluklar i?in literatürdeki tablolanm?? katsay?larve a??sal da??l?m formülü kullan?larak elde edilir. Bununla birlikte, bu katsay?lar r katl? tens?r ?arp?mlar? i?erir ve yap?lar? olduk?a do?rusal olmayan ?ekildedir. Dahas?, bu katsay?lar?n hesaplanmas? karma??k integraller i?erdi?inden, daha büyük r de?erleri i?in a??k?a ele al?nmas? ?ok zordur. Bu ba?lamda, daha ?nceki bir ?al??mam?zla teorik olarak ispatland???m?z gibi, do?rusal olmayan fiziksel fenomenler i?in, tutarl?, ampirik fiziksel formüller (EPF'ler) olu?turmak i?in, evrensel do?rusal olmayan bir katmanl? beslemeli sinir a?? (LFNN) kullan?labilir. Bu makalede, nükleer durumlar?n tamsay? spinlerine ve ge?i?lerin dipol ve kuadrupol multipolaritelerine odaklanarak, uygun LFNN'leri in?a ederek katsay?lar? tutarl? bir ?ekilde tahmin ettik. LFNN-EPF'ler, literatür katsay?s? verisini ?ok iyi bir ?ekilde fitledi. Ayr?ca, daha ?nce g?rülmemi? veriler üzerinde yap?lan LFNN test seti tahminleri, katsay?lar?n belirlenmesi i?in tutarl? LFNN-EPF'leri do?rulam??t?r. Bu ba?lamda, LFNN'nin, gama ???nlar?n?n a??sal da??l?m?n? y?neten do?rusal olmayan fiziksel yasalara tutarl? bir ?ekilde uydu?u sonucuna varabiliriz. Bu da, geleneksel katsay? hesaplama y?ntemleri ile elde edilmesi zor olan bir sonu?tur.