精选理由
这篇论文用可解释神经网络从对称性角度预测原子核质量，WINN模型精度0.430 MeV，还揭示了中子滴线和超重区的新现象，值得搞核物理或AI的人看看。
这篇论文研究SU(3)和SU(4)对称性是否支配整个核素图的核结合能。作者构建了三种神经网络质量模型：FINN（点预测）、GINN（不确定性量化）和WINN（以Casimir算子为基的质量公式）。训练数据为AME2016，验证于AME2020新增核。SU(4)算子单独使均方根误差（RMSE）相较液滴基线在训练和测试集上降低近一半，在外推上降低约五分之一。WINN达到最低验证RMSE为0.430 MeV，与顶级质量模型竞争力相当。WINN还揭示中子滴线附近SU(4)二次Casimir增强（对称性恢复）和超重区四次算子意外增益。
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这篇论文研究SU(3)和SU(4)对称性是否支配整个核素图的核结合能。作者构建了三种神经网络质量模型：FINN（点预测）、GINN（不确定性量化）和WINN（以Casimir算子为基的质量公式）。训练数据为AME2016，验证于AME2020新增核。SU(4)算子单独使均方根误差（RMSE）相较液滴基线在训练和测试集上降低近一半，在外推上降低约五分之一。WINN达到最低验证RMSE为0.430 MeV，与顶级质量模型竞争力相当。WINN还揭示中子滴线附近SU(4)二次Casimir增强（对称性恢复）和超重区四次算子意外增益。
Ab initio modeling has established Wigner's SU(4) and Elliott's SU(3) as dominant symmetries of the nuclear force in light and intermediate-mass nuclei. We ask whether they also govern nuclear binding across the entire c…