--- title: "Impacto das predições das massas nucleares via redes neurais Bayesianas em núcleos do processo-r. • CBPF Index" description: "O CBPF INDEX é o sistema de acompanhamento da produção científica e tecnológica do CBPF. Nele é possível obter a lista de publicações de artigos, livros, relatórios técnicos, etc de toda a comunidade do CBPF." canonical_url: "https://index.cbpf.br/publicacoes/6ad2a767639f62b11adbda93" locale: pt meta: "og:description": "O CBPF INDEX é o sistema de acompanhamento da produção científica e tecnológica do CBPF. Nele é possível obter a lista de publicações de artigos, livros, relatórios técnicos, etc de toda a comunidade do CBPF." "og:image": "https://index.cbpf.br/_og/d/c_Item%2Ctitulo_~SW1wYWN0byBkYXMgcHJlZGnDp8O1ZXMgZGFzIG1hc3NhcyBudWNsZWFyZXMgdmlhIHJlZGVzIG5ldXJhaXMgQmF5ZXNpYW5hcyBlbSBuw7pjbGVvcyBkbyBwcm9jZXNzby1yLg%2Ctipo_Tese%2Bde%2Bdoutorado%2Ccor_~IzdhM2E5OQ%2Cautores_~VmFsZGlyIEd1aW1hcsOjZXM7IEFpcnRvbiBEZXBwbWFuOyBPZGlsb24gTG91cmVuw6dvIGRhIFNpbHZhIEZpbGhvOyBCcmV0dCBWZXJuIENhcmxzb24%2Cdetalhe_~MDcvMDgvMjAyNQ%2Csecao_~UHVibGljYcOnw7Vlcw%2Cp_Ii9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmRhOTMi%2Cs_g_5GXrS8dsvGVJNR.png" "og:image:height": "600" "og:image:type": image/png "og:image:width": "1200" "og:title": "Impacto das predições das massas nucleares via redes neurais Bayesianas em núcleos do processo-r. • CBPF Index" "twitter:image": "https://index.cbpf.br/_og/d/c_Item%2Ctitulo_~SW1wYWN0byBkYXMgcHJlZGnDp8O1ZXMgZGFzIG1hc3NhcyBudWNsZWFyZXMgdmlhIHJlZGVzIG5ldXJhaXMgQmF5ZXNpYW5hcyBlbSBuw7pjbGVvcyBkbyBwcm9jZXNzby1yLg%2Ctipo_Tese%2Bde%2Bdoutorado%2Ccor_~IzdhM2E5OQ%2Cautores_~VmFsZGlyIEd1aW1hcsOjZXM7IEFpcnRvbiBEZXBwbWFuOyBPZGlsb24gTG91cmVuw6dvIGRhIFNpbHZhIEZpbGhvOyBCcmV0dCBWZXJuIENhcmxzb24%2Cdetalhe_~MDcvMDgvMjAyNQ%2Csecao_~UHVibGljYcOnw7Vlcw%2Cp_Ii9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmRhOTMi%2Cs_g_5GXrS8dsvGVJNR.png" --- > Index of every page on this site: [llms.txt](https://index.cbpf.br/llms.txt) **Tese de doutorado****Defendida** # **Impacto das predições das massas nucleares via redes neurais Bayesianas em núcleos do processo-r.** **Valdir Guimarães; Airton Deppman; Odilon Lourenço da Silva Filho; Brett Vern Carlson** 07/08/2025 [**Baixar PDF **13,2 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbda93/pdf) [**Contatar responsável**](mailto:denise@cbpf.br?subject=Impacto%20das%20predi%C3%A7%C3%B5es%20das%20massas%20nucleares%20via%20redes%20neurais%20Bayesianas%20em%20n%C3%BAcleos%20do%20processo-r.) ## **Resumo** Neste trabalho, estudamos sistematicamente o impacto das massas nucleares e do decaimento- β em núcleos que participam do processo-r. No âmbito das massas nucleares, selecionamos os modelos mais bem ajustados aos dados experimentais disponíveis. Em seguida, aprimoramos cada um destes modelos com o método Bayesian Neural Network (BNN), incorporando dois novos inputs: termos de isospin e de superfície. A inclusão desses parâmetros no treinamento permitiu ao método BNN melhorar significativamente todos os modelos de massa analisados, alcançando o menor erro quadrático médio (root mean square) reportado na literatura, 0.113 MeV. As predições das massas aprimoradas com o BNN apresentam uma melhoria em quantidades superiores a 50% em todos os modelos estudados. Para os modelos KTUY05 e DZ10, os aprimoramentos são de 80.3% e 79.5%, respectivamente. Estas correções reforçam a necessidade de se aprimorar os modelos de massa, principalmente em regiões de maior instabilidade. Para estudar o decaimento-β, utilizamos o modelo proposto por Takahashi e Yamada, a Teoria grossa do decaimento beta. A este modelo, incorporamos as massas nucleares aprimoradas com o BNN e as primeiras transições proibidas. Observou-se que as transições proibidas e o BNN desempenham um papel fundamental na modelagem do decaimento-β, principalmente em núcleos ricos em nêutrons, reduzindo o gap entre o resultado teórico e o experimental em até 5 ordens de grandeza. Em cenários onde não há dados experimentais disponíveis, como o de pré-supernova e supernova, os nossos resultados estão em excelente acordo com os modelos Shell Model e QRPA. Adicionalmente, incorporamos as mesmas transições proibidas na modelagem das seções de choque neutrino-núcleo. Os resultados obtidos estão em bom acordo com os modelos RPA e com o trabalho pioneiro de Itoh. Por fim, aplicamos essas melhorias para calcular o tempo de congelamento do processo-r, considerando condições de temperatura e densidade de nêutrons suficientemente elevadas para sustentar o equilíbrio nuclear estatístico. Os resultados obtidos estão em linha com os sofisticados modelos hidrodinâmicos presentes na literatura, aproximadamente 1 s. ## **Dados da publicação**
Autores
Valdir Guimarães; Airton Deppman; Odilon Lourenço da Silva Filho; Brett Vern Carlson
Tipo
Tese de doutorado
Status
Defendida
Data de publicação
07/08/2025
Instituição
CBPF
Data de defesa
07/08/2025
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