矩阵环的有限乘法子群

将Minkowski关于有限整数矩阵群的著名结果推广到一般的环上,主要结果是证明了:对任意环R,如果R的加法群为有限生成的自由Abel群,则R的所有乘法可逆元构成的群U(R)中的有限子群精确到同构只有有限多个.     

深度学习在核物理中的应用

深度学习是目前最好的模式识别工具，预期会在核物理领域帮助科学家从大量复杂数据中寻找与某些物理最相关的特征。本文综述了深度学习技术的分类，不同数据结构对应的最优神经网络架构，黑盒模型的可解释性与预测结果的不确定性。介绍了深度学习在核物质状态方程、核结构、原子核质量、衰变与裂变方面的应用，并展示如何训练神经网络预测原子核质量。结果发现使用实验数据训练的神经网络模型对未参与训练的实验数据拥有良好的预测能力。基于已有的实验数据外推，神经网络对丰中子的轻原子核质量预测结果与宏观微观液滴模型有较大偏离。此区域可能存在未被宏观微观液滴模型包含的新物理，需要进一步的实验数据验证。     

强相互作用自旋-轨道耦合与夸克-胶子等离子体整体极化

在非对心相对论重离子碰撞中,参与反应的原子核物质系统具有巨大的初始轨道角动量,经过强相互作用的自旋-轨道耦合,这一巨大的轨道角动量可以转化为产生的夸克-胶子等离子体的整体极化.整体极化效应在理论上提出后,首先被美国布鲁克海文国家实验室的相对论重离子对撞机上的STAR实验所证实,激发了人们对相关问题的研究,成为重离子碰撞物理研究的一个新方向——重离子碰撞自旋物理.本文简单回顾了整体极化原始基本思想、理论计算体系与主要结果以及近几年的理论进展.     

介子波函数中非微扰效应的一个讨论

本文应用背景场方法计算了与介子分布振幅矩相关的两点关联函数的算符乘积展开. 其结果表明非微扰效应大小依赖于介子的自旋和夸克质量.