Изучение геодезического движения Шварцшильда с лагрангскими невральными сетями
arXiv: 261.10.13234v1 Аннонс Тип: новое резюме: Лагранские нейронные сети (LNS) изучают динамику на основе данных траектории путем параметризации скалярных лагрангов и получения ускорителей через уравнение Эйлера - Lagrange, обеспечивая вариативную погрешность, которая повышает физическую согласованность по сравнению с моделями, основанными исключительно на данных. Недавно LNN были расширены до общих релятивистских параметров, в результате чего вопрос о геодезии Шварцшильда стал открытым. Подготовка кадров по сложным релятивистическим системам затрудняется разнообразием динамики, а также количественной нестабильностью и трудностью надлежащего отбора физических проб различных орбитальных режимов. Мы вносим два скоординированных усовершенствования: схема разукрупнения позиций - ускоренная нормализация, которая независимо перестраивает каждую координацию и ее производные по времени, корректирует целевые показатели ускорения для сбалансированного распределения взносов между всеми каналами; а также стратегия создания наборов данных, выбранных на основе внутреннего измерения, с использованием логической выборки
