論文の概要: Regimes of charged particle dynamics in current sheets: the machine learning approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03787v1
• Date: Sun, 30 Oct 2022 17:14:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 23:56:36.757559
• Title: Regimes of charged particle dynamics in current sheets: the machine learning approach
• Title（参考訳）: 電流シートにおける荷電粒子動力学のレジーム:機械学習アプローチ
• Authors: Alexander Lukin, Anton Artemyev, Dmitri Vainchtein, Anatoli Petrukovich
• Abstract要約: 電流シートは、プラズマ電流が強いほぼ1次元構造で空間的に局在している。 我々は、地球磁気圏と磁気圏で広く観測され、地球近傍の太陽風で観測される3つの電流シート構成に注目した。 本稿では,AI Poincar'eという新しい機械学習手法を適用し,断熱不変量を保存するパラメトリック領域を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current sheets are spatially localized almost-1D structures with intense plasma currents. They play a key role in storing the magnetic field energy and they separate different plasma populations in planetary magnetospheres, the solar wind, and the solar corona. Current sheets are primary regions for the magnetic field line reconnection responsible for plasma heating and charged particle acceleration. One of the most interesting and widely observed type of 1D current sheets is the rotational discontinuity, that can be force-free or include plasma compression. Theoretical models of such 1D current sheets are based on the assumption of adiabatic motion of ions, i.e. ion adiabatic invariants are conserved. We focus on three current sheet configurations, widely observed in the Earth magnetopause and magnetotail and in the near-Earth solar wind. Magnetic field in such current sheets is supported by currents carried by transient ions, which exist only when there is a sufficient number of invariants. In this paper, we apply a novel machine learning approach, AI Poincar'e, to determine parametrical domains where adiabatic invariants are conserved. For all three current sheet configurations, these domains are quite narrow and do not cover the entire parametrical range of observed current sheets. We discuss possible interpretation of obtained results indicating that 1D current sheets are dynamical rather than static plasma equilibria.
• Abstract（参考訳）: 電流シートは、強プラズマ電流を持つ空間的に局在したほぼ1次元構造である。 これらは磁場エネルギーの蓄積に重要な役割を果たし、惑星磁気圏、太陽風、太陽コロナの異なるプラズマ集団を分離する。 電流シートはプラズマ加熱と荷電粒子加速に責任を持つ磁場線再接続の一次領域である。 最も興味深く広く観察されている1d電流シートの1つは回転不連続性であり、無力またはプラズマ圧縮を含むことができる。 このような1次元電流シートの理論モデルは、イオンの断熱運動、すなわちイオン断熱不変量の仮定に基づいている。 我々は,地球磁気ポーズと磁気テールおよび地球近傍の太陽風で広く観測された3つの電流シート構成に注目した。 このような電流シートの磁場は、十分な数の不変量が存在する場合にのみ存在する過渡イオンによって流れる電流によって支えられる。 本稿では,新しい機械学習手法であるAI Poincar'eを適用し,断熱不変量を保存するパラメトリック領域を決定する。 現在の3つのシート構成のうち、これらの領域は非常に狭く、観測された現在のシートのパラメトリック範囲全体をカバーしていない。 1次元電流シートが静的プラズマ平衡よりも動的であることを示す結果の解釈について検討する。

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