论文成果

近日，我校理学院2018级应用物理学专业本科生刘一凡的科研成果《改进的朴素贝叶斯分类器预测核质量》(Improved naive Bayesian probability classifier in predictions of nuclear mass)在《Physical Review C》在线发表。该研究成果第一作者是刘一凡，通讯作者为理学院老师刘健，中国石油大学（华东）为第一署名单位。《Physical Review C》是美国物理学会旗下重要期刊之一，近三年平均影响因子3.296，在中科院期刊分区中属物理学二区top期刊，在核物理学领域属于小类一区期刊。

原子核的质量直接反映了核内强相互作用、电磁相互作用和弱相互作用的结果，它是核物理研究领域中不可或缺的数据，对于研究原子核内部结构具有重要意义。随着实验设备、实验技术和相关测量方法的改进与发展，核物理的研究延伸到远离β稳定线的区域，对物理量的测量也越来越精确。但距离完全测量全部核素的质量(理论预测至少有7000个)依旧有很长的路要走。很多基础研究工作需要大量核数据，因此如何从理论上获得精确的核质量数据显得愈发重要，所以各种理论模型相继提出。现在描述核结构的原子核模型变越来越庞大、繁杂，在数值模拟上消耗的时间也越来越长。本项目提出一种改进的朴素贝叶斯分类器的修正方法，成功构建出高效能且具有普适性的朴素贝叶斯分类器,简化了计算方法的同时极大提高了核质量的理论精度。

理学院一直高度重视本科生综合能力的培养，将本科生导师制和教师科研团队有机结合，把专业人才培养和学科发展结合起来，鼓励和支持本科生参与相关教师的课题研究，让学生切实感受科研魅力，同时增强学生的科研能力。

论文链接 https://journals.aps.org/prc/abstract/10.1103/PhysRevC.104.014315

【应用物理系 刘超卓】