机器学习方法研究重离子熔合反应截面 - 李 志龙; 王 永佳; 李 庆峰 (He jishu)
本文利用基于决策树的机器学习算法——LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）研究偶偶核体系的重离子熔合反应的截面（Cross Section，CS）。机器学习算法的输入特征量包括与原子核基本性质相关的物理量（如弹靶核的质子数、质量数、2+和4+态激发能量等）以及从唯象理论模型计算得到的CS，输出量为熔合截面。研究发现，当输入特征量中不包含唯象模型计算的CS时，在训练集上LightGBM预测的CS与实验值的平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）为0.138，显著优于ECC模型预测的0.172；当在输入特征量中包含唯象模型计算的CS时，由于物理信息的加入，MAE降至0.07。此外，还发现当物理信息引入时，计算得到势垒分布与实验数据能更好地符合。这表明物理信息在机器学习研究重离子熔合反应中有重要作用。