論文の概要: Clustering Astronomical Orbital Synthetic Data Using Advanced Feature Extraction and Dimensionality Reduction Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13177v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 17:11:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:12.210214
• Title: Clustering Astronomical Orbital Synthetic Data Using Advanced Feature Extraction and Dimensionality Reduction Techniques
• Title（参考訳）: 高度な特徴抽出と次元化技術を用いた天文軌道合成データのクラスタリング
• Authors: Eraldo Pereira Marinho, Nelson Callegari Junior, Fabricio Aparecido Breve, Caetano Mazzoni Ranieri,
• Abstract要約: 本研究では、約22,300個の衛星軌道をクラスタリングする機械学習ベースのパイプラインを提案する。 このアプローチの鍵は、400のタイムステップを9,996次元の機能空間に効率的に変換するMiniRocketを使用することである。 付加的な自動特徴抽出と次元削減技術により、データを洗練し、ロバストなクラスタリング分析を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3565793982518
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The dynamics of Saturn's satellite system offer a rich framework for studying orbital stability and resonance interactions. Traditional methods for analysing such systems, including Fourier analysis and stability metrics, struggle with the scale and complexity of modern datasets. This study introduces a machine learning-based pipeline for clustering approximately 22,300 simulated satellite orbits, addressing these challenges with advanced feature extraction and dimensionality reduction techniques. The key to this approach is using MiniRocket, which efficiently transforms 400 timesteps into a 9,996-dimensional feature space, capturing intricate temporal patterns. Additional automated feature extraction and dimensionality reduction techniques refine the data, enabling robust clustering analysis. This pipeline reveals stability regions, resonance structures, and other key behaviours in Saturn's satellite system, providing new insights into their long-term dynamical evolution. By integrating computational tools with traditional celestial mechanics techniques, this study offers a scalable and interpretable methodology for analysing large-scale orbital datasets and advancing the exploration of planetary dynamics.
• Abstract（参考訳）: サターンの衛星システムの力学は、軌道安定性と共鳴相互作用を研究するための豊富な枠組みを提供する。 フーリエ分析や安定性指標を含む従来のシステム分析手法は、現代のデータセットのスケールと複雑さに悩まされている。 本研究では、約22,300個の衛星軌道をクラスタリングする機械学習に基づくパイプラインを導入し、これらの課題を高度な特徴抽出と次元減少技術を用いて解決する。 このアプローチの鍵は、400のタイムステップを9,996次元の機能空間に効率よく変換し、複雑な時間パターンをキャプチャするMiniRocketを使用することである。 付加的な自動特徴抽出と次元削減技術により、データを洗練し、ロバストなクラスタリング分析を可能にする。 このパイプラインは、土星の衛星システムにおける安定性領域、共鳴構造、その他の重要な振る舞いを明らかにし、その長期の動的進化に関する新たな洞察を提供する。 本研究は、計算ツールを従来の天体力学技術と統合することにより、大規模軌道データセットを分析し、惑星力学の探求を進めるためのスケーラブルで解釈可能な方法論を提供する。

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