論文の概要: Magnetic Field Data Calibration with Transformer Model Using Physical Constraints: A Scalable Method for Satellite Missions, Illustrated by Tianwen-1

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00020v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 11:35:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 22:08:20.307655
• Title: Magnetic Field Data Calibration with Transformer Model Using Physical Constraints: A Scalable Method for Satellite Missions, Illustrated by Tianwen-1
• Title（参考訳）: 物理制約を用いた変圧器モデルによる磁場データ校正:天wen-1による衛星ミッションのスケーラブル化
• Authors: Beibei Li, Yutian Chi, Yuming Wang,
• Abstract要約: 本研究は、天wen-1火星ミッションの磁場データ補正と、マクスウェル方程式に制約されたニューラルネットワークアーキテクチャを統合する新しいアプローチを提案する。 トランスフォーマーモデルを用いることで、衛星力学、機器干渉、環境騒音による計測異常を補正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4775479922416292
• License:
• Abstract: This study introduces a novel approach that integrates the magnetic field data correction from the Tianwen-1 Mars mission with a neural network architecture constrained by physical principles derived from Maxwell's equation equations. By employing a Transformer based model capable of efficiently handling sequential data, the method corrects measurement anomalies caused by satellite dynamics, instrument interference, and environmental noise. As a result, it significantly improves both the accuracy and the physical consistency of the calibrated data. Compared to traditional methods that require long data segments and manual intervention often taking weeks or even months to complete this new approach can finish calibration in just minutes to hours, and predictions are made within seconds. This innovation not only accelerates the process of space weather modeling and planetary magnetospheric studies but also provides a robust framework for future planetary exploration and solar wind interaction research.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、天wen-1火星ミッションの磁場データ補正を、マックスウェル方程式から導かれる物理原理に制約されたニューラルネットワークアーキテクチャと統合する新しいアプローチを提案する。 シーケンシャルデータを効率的に処理できるTransformerベースのモデルを用いることで、衛星力学、機器干渉、環境騒音による計測異常を補正する。 その結果、校正データの精度と物理的整合性の両方を著しく改善する。 長いデータセグメントと手作業による介入を必要とする従来の手法と比較して、この新しいアプローチは数分から数時間でキャリブレーションを完了し、予測は数秒以内に行われる。 この革新は、宇宙気象モデリングと惑星磁気圏研究のプロセスを加速するだけでなく、将来の惑星探査と太陽風の相互作用研究のための堅牢な枠組みも提供する。

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