論文の概要: Reconstructions of Jupiter's magnetic field using physics informed neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07507v2
- Date: Fri, 3 May 2024 14:00:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 17:27:48.235948
- Title: Reconstructions of Jupiter's magnetic field using physics informed neural networks
- Title（参考訳）: 物理情報ニューラルネットワークによる木星磁場の再構成
- Authors: Philip W. Livermore, Leyuan Wu, Longwei Chen, Sjoerd A. L. de Ridder,
- Abstract要約: 物理インフォームドニューラルネットワークに基づく木星内部磁場の新たな再構成について述べる。
我々のモデルは、奥行きのノイズ増幅によって妨げられず、内部構造のより明確な画像を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9999629695552195
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Magnetic sounding using data collected from the Juno mission can be used to provide constraints on Jupiter's interior. However, inwards continuation of reconstructions assuming zero electrical conductivity and a representation in spherical harmonics are limited by the enhancement of noise at small scales. Here we describe new reconstructions of Jupiter's internal magnetic field based on physics-informed neural networks and either the first 33 (PINN33) or the first 50 (PINN50) of Juno's orbits. The method can resolve local structures, and allows for weak ambient electrical currents. Our models are not hampered by noise amplification at depth, and offer a much clearer picture of the interior structure. We estimate that the dynamo boundary is at a fractional radius of 0.8. At this depth, the magnetic field is arranged into longitudinal bands, and strong local features such as the great blue spot appear to be rooted in neighbouring structures of oppositely signed flux.
- Abstract（参考訳）: ジュノーのミッションから収集されたデータによる磁気音響は、木星の内部に制約を与えるために用いられる。
しかし、非導電率と球面高調波の表現を仮定した再構成の内側への継続は、小さなスケールでの雑音の増大によって制限される。
ここでは、物理学インフォームドニューラルネットワークに基づく木星の内部磁場の新たな再構成と、ジュノーの軌道の最初の33(PINN33)または最初の50(PINN50)について述べる。
この方法は局所的な構造を解決し、弱い環境電流を発生させる。
我々のモデルは、奥行きのノイズ増幅によって妨げられず、内部構造のより明確な画像を提供する。
我々はダイナモ境界が0.8の分数半径にあると推定する。
この深さでは、磁場は長手帯に配列され、グレートブルースポットのような強い局所的な特徴は、反対に符号付けられたフラックスの隣接する構造に根付いているように見える。
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