BibTex RIS Kaynak Göster

Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Yardımıyla 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn ve 182-220Pb Çekirdeklerinin İki-Nükleon Ayırma Enerjilerinin Hesaplanması

Yıl 2018, Cilt: 8 Sayı: 2, 602 - 605, 01.06.2018

Öz

Bu çalışmada, sırasıyla, 20, 28, 50 ve 82 sihirli sayıda protona sahip 36-58Ca, 50-78Ni, 100-138Sn ve 182-220Pb çift-çift çekirdeklerinin iki-nötron ayırma enerjilerini hesaplanmak için bir Yapay Sinir Ağları YSA modeli geliştirildi. Elde edilen sonuçlar, Sıvı Damlası Modeli SDM ve Rölativisttik Ortalama Alan Teori ROAT sonuçları ile karşılaştırıldı

Kaynakça

  • Anghel, S., Danil, CC., Zamfir, VN. 2009. Structure features revealed from the two neutron separation energies. Rom. Journ. Phys.,: 301–319.
  • Athanassopoulos, S., Mavrommatis, E., Gernoth, KA., Clark, JW. 2004. Nuclear mass systematics using neural network. Nucl. Phys. A, 743:222-235.
  • Aytekin, H. 2012. An investigation of the nuclear properties of 24O, 30Si, 30S, 54Ca, and 96Zr new magic nuclei. J Korean Phys. Soc., 61 (12):1965-1969.
  • Aytekin, H., Artun, O. 2013. An investigation of the nuclear structures of even-even nuclei Sr, Zr and Mo isotopes. Mod. Phys. Letts. A, 28: 1350007.
  • Bayram, T., Akkoyun, S., Kara, O. 2014. A study on ground- state energies of nuclei by using neural networks. Ann Nucl Energy, 63: 172–175.
  • Bennaceur, K., Dobaczewski, J. 2005. Comput. Coordinate-space solution of the Skyrme–Hartree–Fock–Bogolyubov equations within spherical symmetry. The program HFBRAD (v1.00). Phys. Commun. 168:96-122.
  • Debes, K., Koenig, A., Gross, HM. 2005. Transfer Functions in Artificial Neural Networks. Supplementary Material for urn:nbn:de:0009-3-1515
  • Diamantaras, KI., Kung, SY. 1996. Principal component neural networks: Theory and applications. New York: J. Wiley.
  • Hornik, K., Stinchcombe, M., White, H. 1989. Multilayer freedforward networks are universal approximators. Neural Netw., 89: 359-366.
  • Horný, M. 2014. Bayesian Networks. Technical Report No.5
  • Lalazissis, GA., Raman, S. Ring, P. 1999. Ground-state properties of even-even nuclei in the relativistic mean-field theory. Atom Data Nucl Data, 71: 1–40.
  • Liquid-Drop Model and the Semiempirical Mass Formula. 2018. http://bcs.whfreeman.com/webpub/Ektron/Tipler%20 Modern%20Physics%206e/More%20Sections/More_Chap- ter_11_1-Liquid-Drop_Model_and_the_Semiempirical_ Mass_Formula.pdf.
  • Ring, P. 1996. Relativistic Mean Field Theory in Finite Nuclei. Prog. Part. Nucl. Phys. 37:193-263.
  • Wang, M., Audi, G., Wapstra, AH., Kondev, FG., MacCormick, M., Xu, X., Pfeiffer, B. 2012. The AME2012 atomic mass evaluation. Chin. Phys. C, 36 (2012): 1603–2014.
  • nuclei 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn and 182-220Pb by a developed

Calculation of the two-neutron separation energies of even-even 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn and 182-220Pb nuclei by an artificial neural network model

Yıl 2018, Cilt: 8 Sayı: 2, 602 - 605, 01.06.2018

Öz

In this study, an Artificial Neural Network ANN model was developed in order to calculate the two-neutron separation energies S2n for the even-even nuclei 36-58Ca, 50-78Ni, 100-138Sn and 182-220Pb with the magic proton numbers, 20, 28, 50 and 82, respectively. The obtained results were compared with the Liquid Drop Model LDM , Relativistic Mean Field Theory RMFT and the experimental results.

Kaynakça

  • Anghel, S., Danil, CC., Zamfir, VN. 2009. Structure features revealed from the two neutron separation energies. Rom. Journ. Phys.,: 301–319.
  • Athanassopoulos, S., Mavrommatis, E., Gernoth, KA., Clark, JW. 2004. Nuclear mass systematics using neural network. Nucl. Phys. A, 743:222-235.
  • Aytekin, H. 2012. An investigation of the nuclear properties of 24O, 30Si, 30S, 54Ca, and 96Zr new magic nuclei. J Korean Phys. Soc., 61 (12):1965-1969.
  • Aytekin, H., Artun, O. 2013. An investigation of the nuclear structures of even-even nuclei Sr, Zr and Mo isotopes. Mod. Phys. Letts. A, 28: 1350007.
  • Bayram, T., Akkoyun, S., Kara, O. 2014. A study on ground- state energies of nuclei by using neural networks. Ann Nucl Energy, 63: 172–175.
  • Bennaceur, K., Dobaczewski, J. 2005. Comput. Coordinate-space solution of the Skyrme–Hartree–Fock–Bogolyubov equations within spherical symmetry. The program HFBRAD (v1.00). Phys. Commun. 168:96-122.
  • Debes, K., Koenig, A., Gross, HM. 2005. Transfer Functions in Artificial Neural Networks. Supplementary Material for urn:nbn:de:0009-3-1515
  • Diamantaras, KI., Kung, SY. 1996. Principal component neural networks: Theory and applications. New York: J. Wiley.
  • Hornik, K., Stinchcombe, M., White, H. 1989. Multilayer freedforward networks are universal approximators. Neural Netw., 89: 359-366.
  • Horný, M. 2014. Bayesian Networks. Technical Report No.5
  • Lalazissis, GA., Raman, S. Ring, P. 1999. Ground-state properties of even-even nuclei in the relativistic mean-field theory. Atom Data Nucl Data, 71: 1–40.
  • Liquid-Drop Model and the Semiempirical Mass Formula. 2018. http://bcs.whfreeman.com/webpub/Ektron/Tipler%20 Modern%20Physics%206e/More%20Sections/More_Chap- ter_11_1-Liquid-Drop_Model_and_the_Semiempirical_ Mass_Formula.pdf.
  • Ring, P. 1996. Relativistic Mean Field Theory in Finite Nuclei. Prog. Part. Nucl. Phys. 37:193-263.
  • Wang, M., Audi, G., Wapstra, AH., Kondev, FG., MacCormick, M., Xu, X., Pfeiffer, B. 2012. The AME2012 atomic mass evaluation. Chin. Phys. C, 36 (2012): 1603–2014.
  • nuclei 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn and 182-220Pb by a developed
Toplam 15 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Research Article
Yazarlar

Hüseyin Aytekin Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Haziran 2018
Yayımlandığı Sayı Yıl 2018 Cilt: 8 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Aytekin, H. (2018). Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Yardımıyla 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn ve 182-220Pb Çekirdeklerinin İki-Nükleon Ayırma Enerjilerinin Hesaplanması. Karaelmas Fen Ve Mühendislik Dergisi, 8(2), 602-605.
AMA Aytekin H. Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Yardımıyla 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn ve 182-220Pb Çekirdeklerinin İki-Nükleon Ayırma Enerjilerinin Hesaplanması. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi. Haziran 2018;8(2):602-605.
Chicago Aytekin, Hüseyin. “Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Yardımıyla 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn Ve 182-220Pb Çekirdeklerinin İki-Nükleon Ayırma Enerjilerinin Hesaplanması”. Karaelmas Fen Ve Mühendislik Dergisi 8, sy. 2 (Haziran 2018): 602-5.
EndNote Aytekin H (01 Haziran 2018) Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Yardımıyla 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn ve 182-220Pb Çekirdeklerinin İki-Nükleon Ayırma Enerjilerinin Hesaplanması. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi 8 2 602–605.
IEEE H. Aytekin, “Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Yardımıyla 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn ve 182-220Pb Çekirdeklerinin İki-Nükleon Ayırma Enerjilerinin Hesaplanması”, Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, c. 8, sy. 2, ss. 602–605, 2018.
ISNAD Aytekin, Hüseyin. “Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Yardımıyla 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn Ve 182-220Pb Çekirdeklerinin İki-Nükleon Ayırma Enerjilerinin Hesaplanması”. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi 8/2 (Haziran 2018), 602-605.
JAMA Aytekin H. Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Yardımıyla 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn ve 182-220Pb Çekirdeklerinin İki-Nükleon Ayırma Enerjilerinin Hesaplanması. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi. 2018;8:602–605.
MLA Aytekin, Hüseyin. “Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Yardımıyla 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn Ve 182-220Pb Çekirdeklerinin İki-Nükleon Ayırma Enerjilerinin Hesaplanması”. Karaelmas Fen Ve Mühendislik Dergisi, c. 8, sy. 2, 2018, ss. 602-5.
Vancouver Aytekin H. Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Yardımıyla 36-58Ca, 50-78Ni, 102-138Sn ve 182-220Pb Çekirdeklerinin İki-Nükleon Ayırma Enerjilerinin Hesaplanması. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi. 2018;8(2):602-5.