人工智能驱动的氢原子(e,2e)反应：一级玻恩近似与BBK理论计算研究

本文主要探讨了人工智能和机器学习在量子物理领域的应用，特别是在氢原子(e,2e)反应的理论计算中的作用。作者首先回顾了量子力学中的散射理论基础，包括基本的分析步骤、三重微分截面、李普曼-史温格方程以及格林函数的概念。其中，一级玻恩近似和二级玻恩近似是关键的近似方法，它们被用于简化复杂的量子系统计算。 (e,2e)反应部分，作者详细介绍了这种过程的历史背景和理论框架，涉及到不同的近似方法如平面波玻恩近似、扭曲波玻恩近似、库仑波玻恩近似、CCC理论、CDW-EIS理论、BBK理论和DS3C理论。一级玻恩近似在此处扮演了核心角色，作者通过对比不同波函数（扭曲波、平面波和库仑波）在250、150和54.4eV三种不同入射能量下的氢原子(e,2e)反应的三重微分截面（TDCS），揭示了在某些情况下，考虑库仑相互作用对理论预测的重要性。特别是54.4eV的能量下，DWBA和DWBA-CW理论与实验数据的偏差明显，这强调了末态相互作用和库仑屏蔽效应在描述这类过程中的不可或缺性。 进一步，文章研究了一级玻恩近似、3C理论和DS3C理论在共面不对称几何条件下的应用，针对低能电子入射碰撞电离氢原子的情况，探讨了三重微分截面(TDCS)的计算。结果显示，在低能电子碰撞时，高阶效应（如末态库仑相互作用屏蔽）显著，而交换效应并未达到预期的强度。这些计算结果不仅验证了理论模型的有效性，也提供了关于量子散射过程中复杂相互作用的深入理解。 本文的关键词包括(e,2e)反应、三重微分截面、一级玻恩近似以及BBK理论，这些都是理解和模拟原子物理过程中的核心概念和技术。通过结合人工智能和机器学习的方法，作者实现了对这类复杂物理现象的高效计算与解析，对于推动量子计算在实际应用中的发展具有重要意义。