Name: Developing Nucleon Self-Energies to Generate the Ingredients for the Description of Nuclear Reactions (en Inglés)
Price: 136588.00 ARS
Availability: InStock
Author: Atkinson, Mack C.
ISBN: 9783030531164

portada Developing Nucleon Self-Energies to Generate the Ingredients for the Description of Nuclear Reactions (en Inglés)

Developing Nucleon Self-Energies to Generate the Ingredients for the Description of Nuclear Reactions (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Mack C. Atkinson

Editorial

Springer

Idioma

Inglés

N° páginas

143

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.4 x 15.6 x 0.9 cm

Peso

0.23 kg.

ISBN13

9783030531164

Categorías

Física nuclear/estructura nuclear

Developing Nucleon Self-Energies to Generate the Ingredients for the Description of Nuclear Reactions (en Inglés)

Mack C. Atkinson (Autor) · Springer · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Developing Nucleon Self-Energies to Generate the Ingredients for the Description of Nuclear Reactions (en Inglés)"

This thesis develops the dispersive optical model into a tool that allows for the assessment of the validity of nuclear reaction models, thereby generating unambiguous removal probabilities of nucleons from valence orbits using the electron-induced proton knockout reaction. These removal probabilities document the substantial quantitative degree in which nuclei deviate from the independent-particle model description. Another outcome reported within is the prediction for the neutron distribution of Ca-40, Ca-48, and Pb-208. The neutron radii of these nuclei have direct relevance for the understanding of neutron stars and are currently the subject of delicate experiments. Unlike other approaches, the current method is consistent with all other relevant data and describes nuclei beyond the independent-particle model. Finally, a new interpretation of the saturation probabilities of infinite nuclear matter is proposed suggesting that the semi-empirical mass formula must be supplemented with a better extrapolation from nuclei to infinite matter.

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