論文の概要: Predicting the Stability of Hierarchical Triple Systems with
Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12402v1
- Date: Fri, 24 Jun 2022 17:58:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-27 14:53:07.902597
- Title: Predicting the Stability of Hierarchical Triple Systems with
Convolutional Neural Networks
- Title(参考訳): 畳み込みニューラルネットワークを用いた階層型三重系の安定性予測
- Authors: Florian Lalande and Alessandro Alberto Trani
- Abstract要約: 本稿では,階層型三重項の安定性を予測する畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。
すべてのトレーニングされたモデルは公開されており、純粋な$N$-bodyメソッドよりも200ドルの速さで階層的な3重システムの安定性を予測することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 68.8204255655161
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding the long-term evolution of hierarchical triple systems is
challenging due to its inherent chaotic nature, and it requires computationally
expensive simulations. Here we propose a convolutional neural network model to
predict the stability of hierarchical triples by looking at their evolution
during the first $5 \times 10^5$ inner binary orbits. We employ the regularized
few-body code \textsc{tsunami} to simulate $5\times 10^6$ hierarchical triples,
from which we generate a large training and test dataset. We develop twelve
different network configurations that use different combinations of the
triples' orbital elements and compare their performances. Our best model uses 6
time-series, namely, the semimajor axes ratio, the inner and outer
eccentricities, the mutual inclination and the arguments of pericenter. This
model achieves an area under the curve of over $95\%$ and informs of the
relevant parameters to study triple systems stability. All trained models are
made publicly available, allowing to predict the stability of hierarchical
triple systems $200$ times faster than pure $N$-body methods.
- Abstract(参考訳): 階層的三重システムの長期的な進化を理解することは、その固有のカオス性から困難であり、計算コストの高いシミュレーションを必要とする。
本稿では,第1次5次2次軌道の進化を観測することにより,階層型三重項の安定性を予測する畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。
正規化された小体コード \textsc{tsunami} を用いて,5\times 10^6$hierarchical triples をシミュレートし,そこから大規模なトレーニングとテストデータセットを生成する。
我々は、トリプルの軌道要素の異なる組み合わせを利用する12の異なるネットワーク構成を開発し、それらの性能を比較する。
我々の最良のモデルは6つの時系列、すなわち半大軸比、内側と外側の偏心率、相互傾斜および周辺中心の議論を用いる。
このモデルは 95\%$ 以上の曲線の下の領域を達成し、関連するパラメータを知らせて三重系の安定性を研究する。
すべてのトレーニングされたモデルが公開されており、純粋な$n$-bodyメソッドよりも200ドルの高速で階層的な3重システムの安定性を予測できる。
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