論文の概要: Analyzing the Habitable Zones of Circumbinary Planets Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08735v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 19:36:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 16:00:31.654285
• Title: Analyzing the Habitable Zones of Circumbinary Planets Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習による公転惑星の居住域の解析
• Authors: Zhihui Kong, Jonathan H. Jiang, Remo Burn, Kristen A. Fahy, Zonghong Zhu
• Abstract要約: 本研究では、惑星軌道と動的に誘導される居住可能な領域に基づいて、周辺惑星の居住可能なゾーンについて検討する。 その結果、2連星の質量比と軌道偏心性は、惑星系の軌道安定性と居住性に影響を与える重要な要因であることが示唆された。 我々はこれらの惑星系を迅速かつ効率的に分類するために機械学習モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Exoplanet detection in the past decade by efforts including NASA's Kepler and TESS missions has discovered many worlds that differ substantially from planets in our own Solar System, including more than 150 exoplanets orbiting binary or multi-star systems. This not only broadens our understanding of the diversity of exoplanets, but also promotes our study of exoplanets in the complex binary systems and provides motivation to explore their habitability. In this study, we investigate the Habitable Zones of circumbinary planets based on planetary trajectory and dynamically informed habitable zones. Our results indicate that the mass ratio and orbital eccentricity of binary stars are important factors affecting the orbital stability and habitability of planetary systems. Moreover, planetary trajectory and dynamically informed habitable zones divide planetary habitability into three categories: habitable, part-habitable and uninhabitable. Therefore, we train a machine learning model to quickly and efficiently classify these planetary systems.
• Abstract（参考訳）: nasaのケプラー計画やtess計画などによって過去10年間の太陽系外惑星の検出では、連星系や多星系を公転する150以上の太陽系外惑星を含む、太陽系の惑星とは大きく異なる多くの世界が発見されている。 これは太陽系外惑星の多様性に対する我々の理解を広げるだけでなく、複雑な連星系における太陽系外惑星の研究を促進し、その居住可能性を探究する動機を与える。 本研究では,惑星軌道と動的にインフォームドされた居住可能領域に基づいて,周囲惑星の居住可能領域を調査した。 その結果、2連星の質量比と軌道偏心性が惑星系の軌道安定性と居住性に影響を与える重要な要因であることが示唆された。 さらに、惑星軌道と動的にインフォームドされた居住ゾーンは、惑星居住性を居住可能、部分居住可能、非居住の3つのカテゴリに分割する。 したがって、これらの惑星システムを迅速かつ効率的に分類するために、機械学習モデルを訓練する。

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