机器学习在原子核物理中的应用专题·编者按
作者:李庆峰; 马余刚
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近年来,随着世界各地许多与核物理研究有关的大型科学装置的建设、改造和升级,核物理的理论和实验研究也迎来了新的机遇和挑战。在实验方面,出现了大量测量精度更高、涵盖范围更广的结构和反应数据,以及与核天体物理学密切相关的地面和空间数据。在理论方面,更多基于第一性原理的理论方法、考虑复杂因素和关联的物理模型以及更高精度的计算要求也在迅速发展。随着研究的深入,客观上要求人们对待处理的数据进行更加复杂和细化。如何从这些海量数据中挖掘关键物理信息,进一步探索新物理