論文の概要: Revisiting mass-radius relationships for exoplanet populations: a
machine learning insight
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07143v3
- Date: Mon, 28 Aug 2023 17:23:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 00:54:49.284197
- Title: Revisiting mass-radius relationships for exoplanet populations: a
machine learning insight
- Title（参考訳）: 太陽系外惑星集団における質量・ラディウス関係の再検討--機械学習による考察
- Authors: Mahdiyar Mousavi-Sadr, Davood M. Jassur, Ghassem Gozaliasl
- Abstract要約: 我々は効率的な機械学習手法を用いて、762個の太陽系外惑星と8個の太陽系外惑星からなるデータセットを解析した。
異なる教師なしクラスタリングアルゴリズムを適用することで、データを「小さい」惑星と「巨大な」惑星の2つの分類に分類する。
我々の分析は、惑星の質量、軌道周期、恒星質量が太陽系外惑星半径を予測する重要な役割を担っていることを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The growing number of exoplanet discoveries and advances in machine learning
techniques have opened new avenues for exploring and understanding the
characteristics of worlds beyond our Solar System. In this study, we employ
efficient machine learning approaches to analyze a dataset comprising 762
confirmed exoplanets and eight Solar System planets, aiming to characterize
their fundamental quantities. By applying different unsupervised clustering
algorithms, we classify the data into two main classes: 'small' and 'giant'
planets, with cut-off values at $R_{p}=8.13R_{\oplus}$ and
$M_{p}=52.48M_{\oplus}$. This classification reveals an intriguing distinction:
giant planets have lower densities, suggesting higher H-He mass fractions,
while small planets are denser, composed mainly of heavier elements. We apply
various regression models to uncover correlations between physical parameters
and their predictive power for exoplanet radius. Our analysis highlights that
planetary mass, orbital period, and stellar mass play crucial roles in
predicting exoplanet radius. Among the models evaluated, the Support Vector
Regression consistently outperforms others, demonstrating its promise for
obtaining accurate planetary radius estimates. Furthermore, we derive
parametric equations using the M5P and Markov Chain Monte Carlo methods.
Notably, our study reveals a noteworthy result: small planets exhibit a
positive linear mass-radius relation, aligning with previous findings.
Conversely, for giant planets, we observe a strong correlation between
planetary radius and the mass of their host stars, which might provide
intriguing insights into the relationship between giant planet formation and
stellar characteristics.
- Abstract（参考訳）: ますます多くの太陽系外惑星発見と機械学習技術の進歩が、太陽系以外の世界の特性を探索し理解するための新たな道を開いた。
本研究では,762個の太陽系外惑星と8個の太陽系外惑星からなるデータセットを解析するために,効率的な機械学習手法を用いた。
異なる教師なしクラスタリングアルゴリズムを適用することで、データを「小さい」惑星と「巨大な」惑星に分類し、カットオフ値が$R_{p}=8.13R_{\oplus}$と$M_{p}=52.48M_{\oplus}$に分類する。
巨大惑星は密度が低く、H-He質量比が高いが、小さな惑星はより密度が高く、主に重い元素で構成されている。
物理パラメータの相関関係を明らかにするために, 様々な回帰モデルを適用した。
我々の分析は、惑星の質量、軌道周期、恒星質量が太陽系外惑星半径を予測する重要な役割を担っていることを示している。
評価されたモデルのうち、サポートベクター回帰は一貫して他のモデルよりも優れており、正確な惑星半径推定を得ることの可能性を実証している。
さらに,M5P法とマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いてパラメトリック方程式を導出する。
特に、我々の研究は注目すべき結果を明らかにしている。小さな惑星は、以前の発見と一致して正の線形質量半径関係を示す。
逆に、巨大惑星では、惑星半径と主星の質量の間に強い相関関係が見られ、惑星形成と恒星の性質の関係に関する興味深い洞察を与えるかもしれない。
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