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深subbarrier $ \ mathbf {{}^{12} {\ rm c}+{}^{12} {\ rm c}} $ fusion $ fusion and fromance trojan马方法的状态
Status of deep subbarrier $\mathbf{{}^{12}{\rm C}+{}^{12}{\rm C}}$ fusion and advancing the Trojan horse method
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论文摘要
储层计算是预测湍流的有力工具，其简单的架构具有处理大型系统的计算效率。然而，其实现通常需要完整的状态向量测量和系统非线性知识。我们使用非线性投影函数将系统测量扩展到高维空间，然后将其输入到储层中以获得预测。我们展示了这种储层计算网络在时空混沌系统上的应用，该系统模拟了湍流的若干特征。我们表明，使用径向基函数作为非线性投影器，即使只有部分观测并且不知道控制方程，也能稳健地捕捉复杂的系统非线性。最后，我们表明，当测量稀疏、不完整且带有噪声，甚至控制方程变得不准确时，我们的网络仍然可以产生相当准确的预测，从而为实际湍流系统的无模型预测铺平了道路。
In this paper, I will update the current status of the carbon-carbon fusion research taking into account that after the latest analysis [Beck {\it et al.} Eur. Phys. J. A {\bf 56}, 97 (2020), Letter to the Editor] new important experimental and theoretical results had been published and will discuss how to advance new THM measurements to extract the low-energy astrophysical $S$-factors.
