論文の概要: Machine learning applications in the heliosphere

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37927v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 20:15:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-31 05:25:12.327301
• Title: Machine learning applications in the heliosphere
• Title（参考訳）: ヘリウム圏における機械学習応用
• Abstract要約: 宇宙天気は、太陽への過程の地球近傍への影響の研究である。 この章では、太陽から地上への影響に至るまでの過程を、結合したシステムの集合として扱います。 我々は、機械学習が、宇宙天気予報のための運用モデルの開発を加速させながら、研究中の物理システムの理解を促進する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Space weather is the study of the near-Earth impact of the processes on the Sun. In a this era of technology, space weather emerges as a crucial area of study wherein the state of the near-Earth conditions need to be modeled and forecasted. Crucially, the advent of machine learning provides us with opportunities to study this subject in a rather comprehensive manner. In this chapter, we treat the the processes arising from Sun to the impact on the ground as a set of coupled systems, which can be studied in isolation or in a coupled manner. We define these individual systems in terms of their state vector $\vec{S}$, which provides us with an opportunity to define the physical variables determining the system. This also allows us to consider the systems in terms of their observables, obtained through the action of operators as $\vec{O}[\vec{S}]$. In such a formalism, the machine learning algorithms serve as {\it learned operators}, defined generally as inference ($\mathcal{I}$), propagation ($\mathcal{P}$), and emulation ($\mathcal{E}$). Through such a formalism, we present how machine learning helps advance our understanding of the physical systems under study, while also accelerating the development of operational models for space weather forecasting.
• Abstract（参考訳）: 宇宙天気は、太陽への過程の地球近傍への影響の研究である。 この技術の時代には、地球近傍の条件をモデル化し予測する必要がある重要な研究領域として宇宙天気が出現する。 重要なのは、機械学習の出現によって、このテーマをより包括的な方法で研究する機会が得られます。 本章では,太陽から地上への衝突に至る過程を連成系として扱う。 これらの個々の系を状態ベクトル$\vec{S}$で定義し、システムを決定する物理変数を定義する機会を与える。 これにより、作用素の作用によって得られる可観測性の観点から、系を$\vec{O}[\vec{S}]$として考えることもできる。 このような形式主義では、機械学習アルゴリズムは一般に推論($\mathcal{I}$)、伝播($\mathcal{P}$)、エミュレーション($\mathcal{E}$)として定義される。 このようなフォーマリズムを通じて、機械学習は、宇宙天気予報のための運用モデルの開発を加速しつつ、研究中の物理システムの理解を促進するのにどのように役立つかを示す。

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