原文已发表在CPL Express Letters栏目

Received 5 September 2020; 

online 14 October 2020

本文构建了原子核反应率加权的核反应网络，并从中分析了不同恒星温度下核反应网络的拓扑结构。

核反应率，作为核天体物理网络计算中的一个重要输入量，决定了核合成的过程以及核反应机制。目前，传统的核合成计算，需要求解多个时间相关的微分方程，但由于计算机资源的限制，核网络相关研究具有相当的困难性和局限性。随着复杂网络科学的发展，通过将实际关系中的个体作为节点，个体之间的关系作为连边，使得实际关系映射成网络结构，并从统计分析的角度来研究实际关系的普适拓扑特性的方法吸引了很多研究者的兴趣。这种从已知的大数据出发，研究数据所反映出的拓扑特性的方法也得到了快速发展。

最近，复旦大学马余刚院士研究组将已知的国际核反应率数据库（REACLIB）与复杂网络相结合，通过反应物-产物构网方法以及反应率为网络权重，把数据集中的八千多个核素按照反应物中参与粒子种类构建了四层有向加权核反应网络，分别对应于中子（N-层）、质子（P-层）、氦4（H-层）和其他（R-层）。并进一步详细分析了R层核反应网络在不同恒星温度（T9，10⁹ Klevin）下的拓扑结构。他们发现，随着恒星温度的增加，R层网络上核反应率从单峰分布到双峰分布过渡。第一个峰值区域中R层上的核素比第二个峰值区域中的核素具有更复杂的出度分布（即核素的消耗反应个数）；将核素在不同恒星温度下可以发生的反应进行分类并比较，发现在高恒星温度下，原子核更偏好于发生（γ，p）和（γ，α）反应，进而生成β-稳定线附近的核素；在相同恒星温度下，第二个峰值区域的核素参与的反应主要在丰中子和丰质子区域，涉及的反应为（γ，n）和（γ，p）。这从统计的方法上解释了在不同恒星温度下核素参与反应的偏好性。

总之，通过结合已知的核反应率数据库与复杂网络科学知识，本工作为在不同恒星温度下核反应网络的拓扑结构分析提供了一种新颖的方法，显示了学科交叉的魅力。

图1. R层网络中核素的反应率在不同恒星温度下（T9=1 & T9=3）的分布。

图2. R层网络中核素在不同恒星温度、不同反应率峰值区域中参与的反应类型在核素图上的分布。

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