Comprendre les particules chargées aide les physiciens à simuler la création d’éléments dans les étoiles

De nouvelles recherches menées par l’Université d’État de Caroline du Nord et l’Université d’État du Michigan ouvrent une nouvelle voie pour la modélisation des réactions nucléaires à faible énergie, essentielles à la formation d’éléments dans les étoiles. La recherche jette les bases du calcul de la manière dont les nucléons interagissent lorsque les particules sont chargées électriquement.

L’œuvre paraît dans Lettres d’examen physique.

Prédire la manière dont les noyaux atomiques (amas de protons et de neutrons, appelés ensemble nucléons) se combinent pour former des noyaux composés plus grands est une étape importante vers la compréhension de la formation des éléments dans les étoiles.

Les interactions nucléaires pertinentes étant très difficiles à mesurer expérimentalement, les physiciens utilisent des réseaux numériques pour simuler ces systèmes. Le réseau fini utilisé dans de telles simulations numériques agit essentiellement comme une boîte imaginaire autour d’un groupe de nucléons qui permet aux physiciens de calculer les propriétés d’un noyau formé à partir de ces particules.

Mais ces simulations n’ont jusqu’à présent pas permis de prédire les propriétés qui régissent les réactions à basse énergie impliquant des amas chargés issus de plusieurs protons. Ceci est important car ces réactions à faible énergie sont vitales, entre autres, pour la formation des éléments dans les étoiles.

“Alors que la “forte force nucléaire” lie les protons et les neutrons dans les noyaux atomiques, la répulsion électromagnétique entre les protons joue un rôle important dans la structure et la dynamique globales du noyau”, explique Sebastian König, professeur adjoint de physique à NC State et auteur correspondant. de la recherche.

“Cette force est particulièrement forte aux énergies les plus basses, où se déroulent de nombreux processus importants qui synthétisent les éléments qui composent le monde que nous connaissons”, explique König. “Mais il est difficile pour la théorie de prédire ces interactions.”

König et ses collègues ont donc décidé de travailler à rebours. Leur approche examine le résultat final des réactions au sein d’un réseau – les noyaux composés – puis revient en arrière pour découvrir les propriétés et les énergies impliquées dans la réaction.

“Nous ne calculons pas les réactions elles-mêmes, mais examinons plutôt la structure du produit final”, explique König. “À mesure que nous modifions la taille de la” boîte “, les simulations et les résultats changeront également. À partir de ces informations, nous pouvons réellement extraire des paramètres qui déterminent ce qui se passe lorsque ces particules chargées interagissent.”

“L’élaboration de la formule a été étonnamment difficile”, ajoute Hang Yu, étudiant diplômé de NC State et premier auteur de l’ouvrage, “mais le résultat final est très beau et a des applications importantes.”

À partir de ces informations, l’équipe a développé une formule et l’a testée par rapport à des calculs de référence, qui sont des évaluations effectuées via des méthodes traditionnelles, pour garantir que les résultats étaient précis et prêts à être utilisés dans de futures applications.

“Il s’agit du travail de base qui nous indique comment analyser une simulation afin d’extraire les données dont nous avons besoin pour améliorer les prévisions des réactions nucléaires”, explique König. “Le cosmos est énorme, mais pour le comprendre, il faut examiner ses moindres composants. C’est ce que nous faisons ici : nous concentrer sur les petits détails pour mieux éclairer notre analyse de la situation dans son ensemble.”

Hang Yu, étudiant diplômé de l’État de Caroline du Nord, est le premier auteur de l’ouvrage. Dean Lee, professeur de physique et chef du département de sciences nucléaires théoriques à l’installation de faisceaux d’isotopes rares de la Michigan State University, est co-auteur de l’ouvrage. Lee était auparavant à NC State et reste professeur adjoint de physique à NC State.