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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