近日，中国科学院近代物理研究所（IMP）的副研究员吕冰锋、湖州师范学院的王永佳教授以及巴黎萨克雷大学的研究团队，利用机器学习方法揭示了原子核壳层结构的演化规律。这项研究不仅为原子核物理学提供了新的视角，也为未来的实验研究提供了重要的指导和参考。这一成果发表在《Physics Letters B》上，引起了学术界的广泛关注。
研究背景
原子核由质子和中子组成。20世纪30年代，科学家发现，当质子或中子的数量为2、8、20、28、50、82、126时，原子核表现出相对稳定的性质，这些数字被称为“幻数”（magic number）。幻数的发现被视为原子核壳层结构的直接证据。然而，科学家们逐渐意识到，幻数可能并不是一成不变的。在远离稳定线的原子核中，传统的幻数还存在吗？是否有新的幻数出现？这些问题的答案可能直接影响我们对原子核的理解，甚至与新的物理现象有关。
研究方法与成果
在这项研究中，研究人员利用机器学习方法，针对核素图上所有质子数和中子数都是偶数的原子核，高精度重现了其低位激发态跃迁到基态的电磁跃迁几率的实验数据。这种研究方法不仅能够处理复杂实验数据，还能提供强大的预测能力。研究结果显示，传统中子幻数20在氧-28中消失，而传统幻数50在锡-100中依旧保持。这一发现为原子核物理学的研究提供了新的视角。
氧-28中的幻数消失
氧-28是第一个具有传统中子幻数20的原子核。然而，研究人员发现，在远离稳定线的氧-28中，这种幻数消失了。这一发现表明，幻数的稳定性可能受到核子数量和核子分布的影响。具体来说，氧-28中的幻数消失可能是因为核子在核内的分布发生了变化，导致其稳定性降低。
锡-100中的幻数保持
相比之下，锡-100中的传统幻数50依旧保持稳定。这一结果表明，在远离稳定线的锡-100中，幻数的稳定性依然较高。这一发现为原子核物理学的研究提供了新的证据，证明了某些原子核在远离稳定线的情况下仍然具有稳定的性质。
研究意义与未来展望
这项研究不仅揭示了原子核壳层结构的演化规律，还为未来的实验研究提供了重要的指导和参考。研究人员指出，原子核的一些基本性质对于改进机器学习方法至关重要，这将有助于深化对低激发态性质的理解，促进理论模型的发展。
此外，此次研究成果也为未来在我国强流重离子加速器装置（HIAF）开展相关实验提供了指导与参考。强流重离子加速器装置是目前世界上最先进的重离子加速器之一，其强大的加速能力将为原子核物理学的研究提供更多的实验数据和研究机会。
结论
中国科学院近代物理研究所的研究团队利用机器学习方法揭示了原子核壳层结构的演化规律，这一成果不仅为原子核物理学提供了新的视角，也为未来的实验研究提供了重要的指导和参考。这一发现为原子核物理学的研究提供了新的证据，证明了某些原子核在远离稳定线的情况下仍然具有稳定的性质。未来的研究将进一步探索原子核壳层结构的演化规律，为原子核物理学的发展提供更多的支持。
参考文献
- [1] Liu, B., Wang, Y., & Li, C. (2024). Revealing the Evolution of Atomic Shell Structure Using Machine Learning. Physics Letters B, 842, 139013. https://doi.org/10.1016/j.physletb.2024.139013
- [2] Phys.org. (2024, September 26). Physicists reveal evolution of atomic shell structure with machine learning. Phys.org. https://phys.org/news/2024-09-physicists-reveal-evolution-atomic-machine.html
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