学术报告

学术活动

学术报告
02/13 2025 Seminar
  • Title题目 Nuclear level density: from relativistic density functional to machine learning
  • Speaker报告人 李剑/Jian Li (吉林大学)
  • Date日期 2025年2月13日 15:30
  • Venue地点 北楼322
  • Abstract摘要

    Nuclear level density is a fundamental input for nuclear reaction calculations, often determining the outcomes and accuracy of these calculations. It has a significant impact on the theoretical calculation and evaluation of nuclear data, making it a critical topic. This talk will begin with an overview of the theoretical research on nuclear level densities. It will then introduce recent advancements in microscopic methods based on relativistic density functional theory and machine learning techniques for calculating nuclear level densities. The talk will also explore the possible applications of level density data and the development of methods for calculating level densities in important nuclear processes such as nuclear fission.

    报告人简介

    李剑,1983年出生,吉林大学物理学院教授,博士生导师,2011年博士毕业于北京大学物理学院,之后在吉林大学物理学院从事教学科研工作至今。2017年12月至2018年12月曾在美国西密歇根大学访问。主要从事原子核相对论密度泛函理论的发展及其对原子核奇特转动现象、电磁性质和能级密度的描述,机器学习在核结构物理中的应用,原子物理中的核效应等的研究,迄今为止在Phys. Lett. B、Phys. Rev. C/A等学术期刊发表论文60余篇。

    邀请人:周善贵 研究员



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