論文の概要: Combining Machine Learning with Recurrence Analysis for resonance detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19683v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 15:20:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:24:40.667851
• Title: Combining Machine Learning with Recurrence Analysis for resonance detection
• Title（参考訳）: 共振検出のための機械学習と再帰解析の併用
• Authors: Ondřej Zelenka, Ondřej Kopáček, Georgios Lukes-Gerakopoulos,
• Abstract要約: ほぼ可積分系における共振の幅は 摂動パラメータが 可積分性からシステムを 遠ざけていることを教えてくれます EMRIでは、ブラックホールや中性子星のようなより軽いコンパクト物体が、重力放射線による超大質量ブラックホールに吸入する。 軌道の繰り返し量子化器は、系の寸法に関係なく共鳴振舞いのインプリントを持つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The width of a resonance in a nearly integrable system, i.e. in a non-integrable system where chaotic motion is still not prominent, can tell us how a perturbation parameter is driving the system away from integrability. Although the tool that we are presenting here can be used is quite generic and can be used in a variety of systems, our particular interest lies in binary compact object systems known as extreme mass ratio inspirals (EMRIs). In an EMRI a lighter compact object, like a black hole or a neutron star, inspirals into a supermassive black hole due to gravitational radiation reaction. During this inspiral the lighter object crosses resonances, which are still not very well modeled. Measuring the width of resonances in EMRI models allows us to estimate the importance of each perturbation parameter able to drive the system away from resonances and decide whether its impact should be included in EMRI waveform modeling or not. To tackle this issue in our study we show first that recurrence quantifiers of orbits carry imprints of resonant behavior, regardless of the system's dimensionality. As a next step, we apply a long short-term memory machine learning architecture to automate the resonance detection procedure. Our analysis is developed on a simple standard map and gradually we extend it to more complicated systems until finally we employ it in a generic deformed Kerr spacetime known in the literature as the Johannsen-Psaltis spacetime.
• Abstract（参考訳）: ほぼ可積分系における共鳴の幅、すなわちカオス運動がまだ顕著でない非可積分系では、摂動パラメータがいかに系を可積分性から遠ざけているかがわかる。 私たちがここで提示するツールは、非常に汎用的であり、様々なシステムで使用することができるが、我々の特に関心は、極質量比吸気(EMRI)として知られる2値コンパクトオブジェクトシステムである。 EMRIでは、ブラックホールや中性子星のようなより軽いコンパクト物体が、重力放射線による超大質量ブラックホールに吸入する。 この吸気の間、軽い物体は共鳴を横切るが、それでも十分にモデル化されていない。 EMRIモデルにおける共振幅を測定することにより、共振からシステムを遠ざけることができる各摂動パラメータの重要性を推定し、その影響をEMRI波形モデルに含めるべきかを決定することができる。 この問題に取り組むために、我々の研究ではまず、軌道の繰り返し量子化器が系の寸法に関係なく共鳴の振舞いのインプリントを持つことを示した。 次のステップとして、長い短期記憶機械学習アーキテクチャを適用し、共振検出手順を自動化する。 我々の解析は単純な標準写像上で発展し、徐々により複雑な系へと拡張し、最終的にヨハンセン・パルティス時空として知られる一般的な変形したケーラー時空に導入する。

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