【摘 要】
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Neutron-deficient actinide nuclei provide a valuable window to probe heavy nuclear systems with large proton-neutron ratios.In recent years,several new neutron-deficient Uranium and Neptunium isotopes have been ob-served using α-decay spectroscopy[Z.Y.Zha
【机 构】
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School of Physics Science and Engineering,Tongji University,Shanghai 200092,China;School of Physics
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Neutron-deficient actinide nuclei provide a valuable window to probe heavy nuclear systems with large proton-neutron ratios.In recent years,several new neutron-deficient Uranium and Neptunium isotopes have been ob-served using α-decay spectroscopy[Z.Y.Zhang et al.,Phys.Rev.Lett.122,192503 (2019);L.Ma et al.,Phys.Rev.Lett.125,032502 (2020);Z.Y.Zhang et al.,Phys.Rev.Lett.126,152502 (2021)].In spite of these achievements,some neutron-deficient key nuclei in this mass region are still unknown in experiments.Machine learning al-gorithms have been applied successfully in different branches of modern physics.It is interesting to explore their ap-plicability in α-decay studies.In this work,we propose a new model to predict the α-decay energies and half-lives within the framework based on a machine learning algorithm called the Gaussian process.We first calculate the α-decay properties of the new actinide nucleus 214U.The theoretical results show good agreement with the latest ex-perimental data,which demonstrates the reliability of our model.We further use the model to predict the α-decay properties of some unknown neutron-deficient actinide isotopes and compare the results with traditional models.The results may be useful for future synthesis and identification of these unknown isotopes.
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