Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning force laws in many-body systems

論文の概要: Learning force laws in many-body systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05273v1
Date: Sun, 8 Oct 2023 20:12:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-23 04:15:27.575490
Title: Learning force laws in many-body systems
Title（参考訳）: 多体系における学習力則
Authors: Wentao Yu, Eslam Abdelaleem, Ilya Nemenman, Justin C. Burton
Abstract要約: 粉塵プラズマ実験において,機械学習モデルにより強制法則を推論できることが示されている。このモデルの精度は、現在の理論の解決を超えた、ほこりの多いプラズマにおける新しい物理学を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3875869309951105
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Scientific laws describing natural systems may be more complex than our intuition can handle, and thus how we discover laws must change. Machine learning (ML) models can analyze large quantities of data, but their structure should match the underlying physical constraints to provide useful insight. Here we demonstrate a ML approach that incorporates such physical intuition to infer force laws in dusty plasma experiments. Trained on 3D particle trajectories, the model accounts for inherent symmetries and non-identical particles, accurately learns the effective non-reciprocal forces between particles, and extracts each particle's mass and charge. The model's accuracy (R^2 > 0.99) points to new physics in dusty plasma beyond the resolution of current theories and demonstrates how ML-powered approaches can guide new routes of scientific discovery in many-body systems.
Abstract（参考訳）: 自然システムを記述する科学的法則は、私たちの直観が扱えるものよりも複雑である可能性がある。機械学習(ML)モデルは大量のデータを分析できるが、その構造は基礎となる物理的制約と一致して有用な洞察を提供する必要がある。ここでは, 粉塵プラズマ実験において, 力の法則を推論するための物理的直観を取り入れたML手法を示す。 3d粒子軌道で訓練されたこのモデルは、固有対称性と非同一粒子を考慮し、粒子間の効果的な非相互力を正確に学習し、各粒子の質量と電荷を抽出する。モデルの精度(R^2 > 0.99)は、現在の理論の解決を超えた、ほこり質プラズマにおける新しい物理学を指し、MLによるアプローチが多体系における新しい科学的発見経路をいかに導くかを示している。

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