LNN从轨迹恢复不可约三体相互作用

Sena Kalabalik 等作者发表论文称，拉格朗日神经网络（LNN）仅凭加速度数据即可恢复不可约三体相互作用。研究以 Axilrod-Teller 三偶极相互作用为对象，固定动能、只学习势能，并结合信号感知采样策略。 作者称，具有领域特定结构的 LNN 能将这一不可约三体相互作用从轨迹中恢复为闭式定律，指向学习结构事先未知的相互作用定律。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。