arXiv cs.LG· Sukru Caglar, Sena Kalabalik, Abdullah Umut Hamzaogullari, Arkadas Ozakin·· 7 小时前AI 评分14
用拉格朗日神经网络学习 Schwarzschild 测地线运动
Learning Schwarzschild Geodesic Motion with Lagrangian Neural Networks
AI 导读
研究者通过解耦的位置-速度归一化方案和基于 ISCO 结构的能量约束对数均匀采样策略，首次成功在 Schwarzschild 测地线上训练拉格朗日神经网络（LNN）。模型能准确复现近日点进动和相对论时间膨胀，在绕中心质量多圈后能量与角动量守恒误差仍在百分之几以内，并预测近场、中场、远场共八种轨道场景。
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