論文の概要: Energy-independent optical $^{1}S_{0}NN$ potential from Marchenko equation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03939v2
• Date: Fri, 16 Apr 2021 13:02:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 11:54:55.464166
• Title: Energy-independent optical $^{1}S_{0}NN$ potential from Marchenko equation
• Title（参考訳）: マルテンコ方程式からのエネルギー非依存光学的$^{1}S_{0}NN$電位
• Authors: N. A. Khokhlov and L. I. Studenikina
• Abstract要約: 本稿では, 量子散乱理論の逆問題の解法として, マルネンコ理論を用いた新しい解法を提案する。 散乱データから光電位を再構成するための数値アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new algebraic method for solving the inverse problem of quantum scattering theory based on the Marchenko theory. We applied a triangular wave set for the Marchenko equation kernel expansion in a separable form. The separable form allows a reduction of the Marchenko equation to a system of linear equations. For the zero orbital angular momentum, a linear expression of the kernel expansion coefficients is obtained in terms of the Fourier series coefficients of a function depending on the momentum $q$ and determined by the scattering data in the finite range of $q$. It is shown that a Fourier series on a finite momentum range ($0<q<\pi/h$) of a $q(1-S)$ function ($S$ is the scattering matrix) defines the potential function of the corresponding radial Schr\"odinger equation with $h$-step accuracy. A numerical algorithm is developed for the reconstruction of the optical potential from scattering data. The developed procedure is applied to analyze the $^{1}S_{0}NN$ data up to 3 GeV. It is shown that these data are described by optical energy-independent partial potential.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルケンコ理論に基づく量子散乱理論の逆問題を解くための新しい代数的手法を提案する。 分離可能な形でマーケンコ方程式の核展開に三角形の波動セットを適用した。 分離形式は、マーチンコ方程式を線形方程式系に還元することを可能にする。 ゼロ軌道角運動量について、核展開係数の線形表現は、運動量$q$ に依存した関数のフーリエ級数係数を用いて得られ、散乱データ $q$ によって有限範囲の散乱データによって決定される。 有限運動量域上のフーリエ級数 (0<q<\pi/h$) が$q(1-S)$関数 (S$ is the scattering matrix) で、対応するラジアル・シュル・オーディンガー方程式のポテンシャル関数を$h$の精度で定義していることが示されている。 散乱データから光電位を再構成するための数値アルゴリズムを開発した。 開発した手法を用いて、$^{1}S_{0}NN$データを最大3GeVまで解析する。 これらのデータは光エネルギーに依存しない部分ポテンシャルによって記述されている。

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