論文の概要: The Application of Machine Learning in Tidal Evolution Simulation of Star-Planet Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16212v1
- Date: Thu, 29 Aug 2024 02:09:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 15:15:25.376793
- Title: The Application of Machine Learning in Tidal Evolution Simulation of Star-Planet Systems
- Title（参考訳）: スター・プラネットシステムの潮流進化シミュレーションにおける機械学習の適用
- Authors: Shuaishuai Guo, Jianheng Guo, KaiFan Ji, Hui Liu, Lei Xing,
- Abstract要約: 進化曲線を生成する速度は、モデル生成曲線を4桁以上上回る。
我々の研究は、重要な計算資源と時間を最小限の精度で節約する効率的な方法を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.080151140004276
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the release of a large amount of astronomical data, an increasing number of close-in hot Jupiters have been discovered. Calculating their evolutionary curves using star-planet interaction models presents a challenge. To expedite the generation of evolutionary curves for these close-in hot Jupiter systems, we utilized tidal interaction models established on MESA to create 15,745 samples of star-planet systems and 7,500 samples of stars. Additionally, we employed a neural network (Multi-Layer Perceptron - MLP) to predict the evolutionary curves of the systems, including stellar effective temperature, radius, stellar rotation period, and planetary orbital period. The median relative errors of the predicted evolutionary curves were found to be 0.15%, 0.43%, 2.61%, and 0.57%, respectively. Furthermore, the speed at which we generate evolutionary curves exceeds that of model-generated curves by more than four orders of magnitude. We also extracted features of planetary migration states and utilized lightGBM to classify the samples into 6 categories for prediction. We found that by combining three types that undergo long-term double synchronization into one label, the classifier effectively recognized these features. Apart from systems experiencing long-term double synchronization, the median relative errors of the predicted evolutionary curves were all below 4%. Our work provides an efficient method to save significant computational resources and time with minimal loss in accuracy. This research also lays the foundation for analyzing the evolutionary characteristics of systems under different migration states, aiding in the understanding of the underlying physical mechanisms of such systems. Finally, to a large extent, our approach could replace the calculations of theoretical models.
- Abstract（参考訳）: 大量の天文学的なデータが放出されたことにより、密接なホットジュピターが発見された。
恒星と惑星の相互作用モデルを用いた進化曲線の計算は困難である。
これらのホットジュピター系の進化曲線の生成を早めるために、MESAで確立された潮位相互作用モデルを用いて、15,745個の星系と7,500個の星のサンプルを作成しました。
さらに、恒星有効温度、半径、恒星回転周期、惑星軌道周期を含む系の進化曲線を予測するために、ニューラルネットワーク(Multi-Layer Perceptron - MLP)を用いた。
予測された進化曲線の相対誤差の平均値は0.15%、0.43%、2.61%、0.57%であった。
さらに、進化曲線を生成する速度は、モデル生成曲線を4桁以上上回る。
また, 惑星移動状態の特徴を抽出し, 光GBMを用いて試料を6つのカテゴリに分類し, 予測を行った。
その結果,長期二重同期を行う3つのタイプを1つのラベルに組み合わせることで,これらの特徴を効果的に認識できることがわかった。
長期の二重同期を経験するシステムを除くと、予測された進化曲線の相対誤差は4%以下であった。
我々の研究は、重要な計算資源と時間を最小限の精度で節約する効率的な方法を提供する。
この研究は、異なる移行状態下でのシステムの進化的特性を解析し、そのようなシステムの基盤となる物理的メカニズムの理解を支援する基盤となる。
最後に、我々の手法は理論モデルの計算に取って代わる可能性がある。
関連論文リスト
- Inferring Kernel $ε$-Machines: Discovering Structure in Complex Systems [49.1574468325115]
本稿では,カーネル因果状態推定を縮小次元空間における座標の集合として符号化する因果拡散成分を提案する。
それぞれのコンポーネントがデータから予測機能を抽出し,そのアプリケーションを4つの例で示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-01T21:14:06Z) - Real-time gravitational-wave inference for binary neutron stars using machine learning [71.29593576787549]
近似を行なわずに1秒で完全なBNS推論を行う機械学習フレームワークを提案する。
本手法は, (i) 合併前の正確な局所化を提供することにより, (i) 近似低遅延法と比較して, (ii) 局所化精度を$sim30%$で改善すること, (iii) 光度距離, 傾斜, 質量に関する詳細な情報を提供することにより, (i) マルチメーサの観測を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T18:00:02Z) - Convolutional neural network for Lyman break galaxies classification and redshift regression in DESI (Dark Energy Spectroscopic Instrument) [0.0]
我々は、DESI、Lyman Break Galaxies (LBGs)によって観測される1種類の物体に焦点を当てている。
目的は、スペクトルを用いて実際にLBGであるかどうかを判断し、もしそうなら、赤方偏移と呼ばれる現象を使って地球からの距離を決定することである。
これにより、これらの銀河をDESI 3Dマップ上に配置することができます。
この目的は、QuassarNETにインスパイアされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:35:51Z) - Computing Transiting Exoplanet Parameters with 1D Convolutional Neural
Networks [0.0]
2つの1次元畳み込みニューラルネットワークモデルが提示される。
1つのモデルは完全な光曲線で動作し、軌道周期を推定する。
もう1つは位相折りたたみ光曲線を演算し、軌道の半主軸と惑星と恒星の半径比の正方形を推定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T10:17:23Z) - Deep-learning based measurement of planetary radial velocities in the
presence of stellar variability [70.4007464488724]
我々は、HARPS-N Sun-as-a-star Spectraの3年間の恒星RVジッタを低減するためにニューラルネットワークを使用する。
マルチラインCNNは、半振幅0.2m/s、50日間、振幅8.8%、周期0.7%の誤差で惑星を回復することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T18:33:36Z) - Supernova Light Curves Approximation based on Neural Network Models [53.180678723280145]
光度データによる超新星の分類は、天文学におけるビッグデータのリアルタイム処理の出現によって課題となる。
近年の研究では、様々な機械学習モデルに基づく解の優れた品質が実証されている。
我々は,多層パーセプトロン(MLP),ベイジアンニューラルネットワーク(BNN),正規化フロー(NF)の単一光曲線観測への応用について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-27T13:46:51Z) - Predicting the Stability of Hierarchical Triple Systems with
Convolutional Neural Networks [68.8204255655161]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-24T17:58:13Z) - Entanglement and correlations in fast collective neutrino flavor
oscillations [68.8204255655161]
集合ニュートリノ振動は、天体物理学的な設定においてレプトンのフレーバーを輸送する上で重要な役割を担っている。
高速振動を呈する単純多角ジオメトリーにおける平衡外フレーバーのフルダイナミクスについて検討した。
我々はこれらの高速集団モードが同じ動的相転移によって生成されることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-05T17:00:06Z) - PGNets: Planet mass prediction using convolutional neural networks for
radio continuum observations of protoplanetary disks [0.0]
原始惑星円盤中の若い惑星によって誘導される構造は、潜在的に若い惑星の性質を推測するために用いられる。
2次元画像から惑星質量を推定するためのPlanet Gap Neural Networks(PGNets)を開発した。
線形フィッティング法で見られる$alpha$$propto $M_p3$を再現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-30T08:12:08Z) - Exoplanet atmosphere evolution: emulation with random forests [0.0]
大気の質量損失は、小さな、密接な太陽系外惑星の人口動態を彫刻する上で重要な役割を果たしている。
我々は、ある惑星の最終半径と大気の質量を予測するために、大気の進化モデルに基づいて訓練されたランダムな森林を実装する。
我々の新しいアプローチは、人口統計学で使われている高度に洗練された大気進化モデルへの扉を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-28T14:39:19Z) - Exoplanet Detection using Machine Learning [0.0]
トランジット法を用いて外惑星を検出する機械学習に基づく新しい手法を提案する。
ケプラーのデータでは、AUCが0.948である惑星を予測できるため、真の惑星信号の94.8%が非惑星信号よりも高い位置にある。
トランジット系外惑星探査衛星(TESS)のデータでは、我々の方法では光曲線を0.98の精度で分類することができ、0.82のリコールで惑星を0.63の精度で識別できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-28T14:06:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。