論文の概要: Machine learning approach for mapping the stable orbits around planets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04568v1
- Date: Thu, 05 Dec 2024 19:23:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 15:55:00.809644
- Title: Machine learning approach for mapping the stable orbits around planets
- Title（参考訳）: 惑星周囲の安定軌道のマッピングのための機械学習アプローチ
- Authors: Tiago F. L. L. Pinheiro, Rafael Sfair, Giovana Ramon,
- Abstract要約: 本研究では,機械学習技術を用いて仮説惑星を取り巻く安定領域の予測地図を作成することを目的とする。
このアプローチは、惑星・衛星系、惑星環系、その他の同様の構成にも拡張することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Numerical N-body simulations are commonly used to explore stability regions around exoplanets, offering insights into the possible existence of satellites and ring systems. This study aims to utilize Machine Learning (ML) techniques to generate predictive maps of stable regions surrounding a hypothetical planet. The approach can also be extended to planet-satellite systems, planetary ring systems, and other similar configurations. A dataset was generated using 10^5 numerical simulations, each incorporating nine orbital features for the planet and a test particle in a star-planet-test particle system. The simulations were classified as stable or unstable based on stability criteria, requiring particles to remain stable over a timespan equivalent to 10,000 orbital periods of the planet. Various ML algorithms were tested and fine-tuned through hyperparameter optimization to determine the most effective predictive model. Tree-based algorithms showed comparable accuracy in performance. The best-performing model, using the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, achieved an accuracy of 98.48%, with 94% recall and precision for stable particles and 99% for unstable particles. ML algorithms significantly reduce the computational time required for three-body simulations, operating approximately 100,000 times faster than traditional numerical methods. Predictive models can generate entire stability maps in less than a second, compared to the days required by numerical simulations. The results from the trained ML models will be made accessible through a public web interface, enabling broader scientific applications.
- Abstract（参考訳）: 数値的なN体シミュレーションは、太陽系外惑星周辺の安定領域を探索するために一般的に用いられ、衛星や環系の存在の可能性についての洞察を提供する。
本研究では,機械学習技術を用いて仮説惑星を取り巻く安定領域の予測地図を作成することを目的とする。
このアプローチは、惑星・衛星系、惑星環系、その他の同様の構成にも拡張することができる。
データセットは10^5の数値シミュレーションを用いて生成され、それぞれが惑星の9つの軌道特徴とテスト粒子を恒星-プラネット-テスト粒子系に組み込んだ。
シミュレーションは安定性基準に基づいて安定あるいは不安定と分類され、粒子は地球の1万の軌道周期に相当するタイムパンで安定し続ける必要がある。
最適予測モデルを決定するために、ハイパーパラメータ最適化を用いて様々なMLアルゴリズムをテスト、微調整した。
木に基づくアルゴリズムは性能に匹敵する精度を示した。
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)アルゴリズムを用いた最良の性能モデルは98.48%の精度で、安定粒子の94%のリコールと精度、不安定粒子の99%を達成している。
MLアルゴリズムは3体シミュレーションに必要な計算時間を著しく削減し、従来の数値法よりも約10万倍高速に動作する。
予測モデルは、数値シミュレーションで必要とされる日よりも1秒未満で全体の安定性マップを生成することができる。
トレーニングされたMLモデルの結果は、パブリックなWebインターフェースを通じてアクセス可能となり、より広範な科学的応用が可能になる。
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