• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace Home
  • Rektörlüğe Bağlı Birimler
  • AKÜ Yayınları
  • AKÜ Dergileri
  • Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • 2017
  • Cilt 17 : Sayı 2
  • View Item
  •   DSpace Home
  • Rektörlüğe Bağlı Birimler
  • AKÜ Yayınları
  • AKÜ Dergileri
  • Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • 2017
  • Cilt 17 : Sayı 2
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

116,117,118,119,120,124Sn ve233,234,235,236,238U İzotopları için dev dipol rezonans enerjilerinin kestirimi

Thumbnail

View/Open

Makale Dosyası (579.2Kb)

Date

2017

Author

Akkoyun, Serkan
Bayram, Tuncay
Özgüven, Yücel

Metadata

Show full item record

Abstract

Dev dipol rezonans (GDR) parametrelerini elde etmek için birçok deneysel ve teorik metot uygulanmaktadır.Bu çalışmada, Sn ve U izotopları için GDR enerjileri, yapay sinir ağları (YSA) metodu ile tahmin edilmiştir. Sonuçlara göre, YSA’nın eğitiminde deneysel verilerden ortalama sapma, %1 seviyesindedir. Sn ve U izotopları için tahmin edilen enerjilerdeki ortalama kare hata, 0,034 MeV’dir.Teorik bir model için ise hata, 0,061 MeV’dir.Bu sonuç, GDR enerjileri üzerinde ANN tahmininin, teorik hesaplamalardaki sonuçlardan daha iyi olduğunu göstermektedir.
 
Several experimental and thoretical methods are applied for obtaining giant dipole resonance (GDR) parameters. In this study, GDR energies for Sn and U isotopes have been predicted by using artificial neural network (ANN) method. According to the results, in the training of the ANN, the mean deviations from the experimental values are in the order of 1%. The mean square error for the estimated energies of Sn and U isotopes is 0.034 MeV. Similar error value belonging to a theoretical model calculation is 0.061 MeV. This result indicates that ANN predictions on GDR energy give better results according to the theoretical results.
 

Source

Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi

Volume

17

Issue

2

URI

http://fenbildergi.aku.edu.tr/wp-content/uploads/2017/10/021104-426-431.pdf
http://hdl.handle.net/11630/4630

Collections

  • Cilt 17 : Sayı 2 [53]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Instruction | Guide | Contact |

DSpace@AKÜ

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeCitationInstitution AuthorThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeCitationInstitution Author

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Guide|| Instruction || Library || Afyon Kocatepe University || OAI-PMH ||

Afyon Kocatepe University Library, Afyon, Turkey
If you find any errors in content please report us

Creative Commons License
Afyon Kocatepe University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@AKÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.