論文の概要: Characterizing Jupiter's interior using machine learning reveals four key structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01611v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 15:31:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:40:52.203428
- Title: Characterizing Jupiter's interior using machine learning reveals four key structures
- Title（参考訳）: ジュピターの内部を機械学習で特徴付けると4つの重要な構造が明らかになる
- Authors: Maayan Ziv, Eli Galanti, Saburo Howard, Tristan Guillot, Yohai Kaspi,
- Abstract要約: 木星の内部構造は、NASAのジュノーミッションによる正確な重力場の測定、ガリレオの大気データ、ボイジャーの電波観測によって制限されている。
我々は,CMS法に基づく深層学習モデルを用いて,幅広い内部モデルを探索する。
木星の内部は、4つの特徴的な構造を明確に区別する2つの効果的なパラメータによって説明できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The internal structure of Jupiter is constrained by the precise gravity field measurements by NASA's Juno mission, atmospheric data from the Galileo entry probe, and Voyager radio occultations. Not only are these observations few compared to the possible interior setups and their multiple controlling parameters, but they remain challenging to reconcile. As a complex, multidimensional problem, characterizing typical structures can help simplify the modeling process. We used NeuralCMS, a deep learning model based on the accurate concentric Maclaurin spheroid (CMS) method, coupled with a fully consistent wind model to efficiently explore a wide range of interior models without prior assumptions. We then identified those consistent with the measurements and clustered the plausible combinations of parameters controlling the interior. We determine the plausible ranges of internal structures and the dynamical contributions to Jupiter's gravity field. Four typical interior structures are identified, characterized by their envelope and core properties. This reduces the dimensionality of Jupiter's interior to only two effective parameters. Within the reduced 2D phase space, we show that the most observationally constrained structures fall within one of the key structures, but they require a higher 1 bar temperature than the observed value. We provide a robust framework for characterizing giant planet interiors with consistent wind treatment, demonstrating that for Jupiter, wind constraints strongly impact the gravity harmonics while the interior parameter distribution remains largely unchanged. Importantly, we find that Jupiter's interior can be described by two effective parameters that clearly distinguish the four characteristic structures and conclude that atmospheric measurements may not fully represent the entire envelope.
- Abstract（参考訳）: 木星の内部構造は、NASAのジュノーミッションによる正確な重力場の測定、ガリレオの大気データ、ボイジャーの電波観測によって制限されている。
これらの観測は、内部のセットアップと複数の制御パラメータと比べれば少ないが、調整は困難である。
複雑な多次元問題として、典型的な構造を特徴づけることは、モデリングプロセスを単純化するのに役立ちます。
我々は,CMS法に基づく深層学習モデルであるNeuralCMSを完全一貫した風モデルと組み合わせて,事前の仮定なしに広範囲の内部モデルを効率的に探索した。
次に、測定値と整合性のあるものを同定し、内部を制御するパラメータの可算な組み合わせをクラスタ化した。
我々は、木星の内部構造と木星の重力場への動的寄与の可算範囲を決定する。
4つの典型的な内部構造が識別され、そのエンベロープとコア特性が特徴である。
これにより、木星内部の次元は2つの有効パラメータに縮小される。
還元された2次元位相空間内では、最も観測に制約された構造が鍵構造のうちの1つに該当するが、観測値よりも高い1バー温度を必要とする。
木星では、内部パラメータ分布がほとんど変化していない間、風の制約が重力調和に強く影響することを示し、一貫した風処理で惑星内部を特徴づける堅牢な枠組みを提供する。
重要なことに、木星の内部は4つの特徴構造を明確に区別する2つの効果的なパラメータで説明でき、大気測定はエンベロープ全体を完全に表現していないと結論付けることができる。
関連論文リスト
- Visualizing Dynamics of Charges and Strings in (2+1)D Lattice Gauge Theories [103.95523007319937]
超伝導量子ビット格子における局所励起のダイナミクスについて検討する。
閉じ込められた励起に対して、磁場はそれらを接続する弦の張力を誘導する。
提案手法により,(2+1)D LGTにおける文字列のダイナミックスを実験的に画像化することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-25T17:59:05Z) - NeuralCMS: A deep learning approach to study Jupiter's interior [0.0]
本稿では,高精度広範囲内部モデルを生成するために,効率的なディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを提案する。
我々は、木星の4層内部モデルのための大きなCMS結果の集合を用いた共有ベースのDNNを訓練した。
ニューラルCMSは重力モーメントの予測において非常に優れた性能を示し、差動回転による不確実性に匹敵する誤差と非常に正確な質量予測を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-15T10:55:16Z) - Nonlocal order parameter of pair superfluids [0.196629787330046]
ペア超流動は非局所順序パラメータ(奇数パリティ)で厳密に定義できることを示す。
その結果, 対超流動における相関密度変動の役割に新たな光を当てた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T16:45:43Z) - Reconstructions of Jupiter's magnetic field using physics informed neural networks [0.9999629695552195]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T10:43:52Z) - ExoMDN: Rapid characterization of exoplanet interior structures with
Mixture Density Networks [0.0]
太陽系外惑星の内在性評価のための機械学習モデルであるExoMDNを提案する。
ExoMDNは、標準のIntel i5 CPU上で、各惑星層の質量分率と厚さの完全な後部分布を1秒以下で実現できることを示す。
我々はエクソMDNを用いて、質量と半径の不確かさがそれぞれ10%と5%以下である22個の確認された太陽系外惑星の内部を特徴付ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T10:00:03Z) - Higher-order topological Peierls insulator in a two-dimensional
atom-cavity system [58.720142291102135]
我々は、光子を介する相互作用が原子基底状態におけるプラケット配位結合パターンをいかに生み出すかを示す。
このパターンは2Dの非自明なトポロジカルギャップを開き、高次トポロジカル位相ホストコーナー状態をもたらす。
我々の研究は、原子量子シミュレータがいかにして、新しい強相関な位相現象を研究することができるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-05T10:25:14Z) - Penrose dodecahedron, Witting configuration and quantum entanglement [55.2480439325792]
ドデカヘドロンの幾何学に基づく2つの絡み合ったスピン-3/2粒子を持つモデルがロジャー・ペンローズによって提案された。
このモデルは後に4Dヒルベルト空間に40光線を持ついわゆるウィッティング構成を用いて再設計された。
ウィッティング構成によって記述された量子状態を持つ2つの絡み合った系について,本論文で論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-29T14:46:44Z) - 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) - Neutron State Entanglement with Overlapping Paths [0.0]
個々の中性子のスピンとパスのサブシステムの絡み合いは、経路の絡み合いの長さ、コヒーレンス長、中性子エネルギー差が変化しても持続することを示す。
この研究は、新しいモジュラーで頑健な中性子散乱技術の実現における重要なステップである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-22T02:00:22Z) - Quantum anomalous Hall phase in synthetic bilayers via twistless
twistronics [58.720142291102135]
我々は超低温原子と合成次元に基づく「ツイストロン様」物理学の量子シミュレータを提案する。
本研究では,適切な条件下でのトポロジカルバンド構造を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-06T19:58:05Z) - Probing chiral edge dynamics and bulk topology of a synthetic Hall
system [52.77024349608834]
量子ホール系は、基礎となる量子状態の位相構造に根ざしたバルク特性であるホール伝導の量子化によって特徴づけられる。
ここでは, 超低温のジスプロシウム原子を用いた量子ホール系を, 空間次元の2次元形状で実現した。
磁気サブレベルが多数存在すると、バルクおよびエッジの挙動が異なることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-06T16:59:08Z)
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。