Newton対機械:深層ニューラルネットワークを用いたカオス三体問題の解法【JST・京大機械翻訳】

Breen Philip G.; Foley Christopher N.; Boekholt Tjarda; Zwart Simon Portegies

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203337131819 整理番号：22P0081689

Newton対機械:深層ニューラルネットワークを用いたカオス三体問題の解法【JST・京大機械翻訳】

Newton vs the machine: solving the chaotic three-body problem using deep neural networks

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発行年： 2019年10月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2019年10月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

Sir Isaac Newtonによるその定式化以来,自身の重力下の3つの物体に対する運動方程式を解く問題は,実質的に未解決のままである。現在,与えられた初期化のための解は,システムのカオス性のために予測不可能で潜在的に無限の計算コストを有する,面倒な反復計算を実行することによってのみ見つけることができる。任意に正確な数値積分器を用いて求めた解の集合を用いて,有界時間間隔にわたって,固定計算コストで正確な解を与え,最先端のソルバよりも100百万倍速く,正確な解を得た。著者らの結果は,位相空間の計算機的に挑戦的な領域に対して,訓練されたANNが,既存の数値ソルバーを置き換えることができ,ブラックホール2元系の形成や高密度星クラスタにおけるコア崩壊の起源のような顕著な現象に光を当てるために,多体系の高速かつスケーラブルなシミュレーションを可能にするという証拠を提供する。【JST・京大機械翻訳】

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数値計算

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