Öz
Özet. Hem teorik hem de deneysel bakış açısıyla, super ağır bölgenin özelliklerini anlamak için, buradaki çekirdeklerin alfa bozunum özelliklerini incelemek oldukça ilgi çekicidir. Nükleer fizikteki pek çok olguda başarılı sonuçlar veren yapay sinir ağları (YSA), super ağır çekirdeklerin deneysel alfa bozunum enerjileri üzerinde kullanılmış ve Sg, Bh ve Hs çekirdeklerinin alfa bozunum enerjileri bu yöntemle tahmin edilmiştir. Farklı modeldeki YSA’lar veriler üzerinde test edilmiştir. Bu çalışmanın sonuçları, YSA metodunun bu iş için uygun olduğunu göstermektedir. Sonuçlara ait ortalama kare hatalar, ½1-1,5 civarındadır. En iyi sonuçlar, bulanık mantık YSA modeli ile elde edilmiştir.
Anahtar Kelimler: Alfa bozunum enerjisi, super ağır çekirdekler, yapay sinir ağları
Abstract. Alpha decay properties of superheavy nuclei are challenging for understanding the properties of superheavy region from both theoretical and experimental side. Artificial neural network (ANN) which is successful in many phenomenon of nuclear physics has been employed for the experimental alpha decay energy data of superheavy nuclei in order to estimate unknown alpha decay energies for Sg, Bh and Hs nuclei. Different models of the ANN have been tested on the data. The results of the present study indicate that ANN is capable in this task. The mean square erros for the estimations are about 1-1.5%. The best result have been obtained by using fuzzy logic ANN model.
Keywords: Alpha decay energy, super heavy nuclei, artificial neural networks
Öz
Hem teorik hem de deneysel bakış açısıyla, super ağır bölgenin özelliklerini anlamak için, buradaki çekirdeklerin alfa bozunum özelliklerini incelemek oldukça ilgi çekicidir. Nükleer fizikteki pek çok olguda başarılı sonuçlar veren yapay sinir ağları (YSA), super ağır çekirdeklerin deneysel alfa bozunum enerjileri üzerinde kullanılmış ve Sg, Bh ve Hs çekirdeklerinin alfa bozunum enerjileri bu yöntemle tahmin edilmiştir. Farklı modeldeki YSA’lar veriler üzerinde test edilmiştir. Bu çalışmanın sonuçları, YSA metodunun bu iş için uygun olduğunu göstermektedir. Sonuçlara ait ortalama kare hatalar, ½1-1,5 civarındadır. En iyi sonuçlar, bulanık mantık YSA modeli ile elde edilmiştir
Anahtar Kelimeler
Alfa bozunum enerjisi super ağır çekirdekler yapay sinir ağları
Ayrıntılar
| Bölüm | Fen Bilimleri Makalesi |
|---|---|
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 20 Nisan 2016 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2016 Cilt: 37 Sayı: 2 |