Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > astro-ph > arXiv:2307.06062

帮助 | 高级搜索

天体物理学 > 高能天体物理现象

arXiv:2307.06062 (astro-ph)
[提交于 2023年7月12日 ]

标题: 通过神经网络预测宇宙射线的湍流输运

标题: Predicting the turbulent transport of cosmic rays via neural networks

Authors:D. I. Palade
摘要: 一种快速的人工神经网络被开发用于预测湍流天体物理磁场中的宇宙射线传输。 该设置在定制的数据集上进行训练和测试,这些数据集是通过借助相对论宇宙射线动力学的测试粒子数值模拟在合成随机场中构建的。 神经网络以粒子和场的属性作为输入,在估计传输系数时比标准数值模拟快10^7倍,总体误差为~5% 。
摘要: A fast artificial neural network is developed for the prediction of cosmic ray transport in turbulent astrophysical magnetic fields. The setup is trained and tested on bespoke datasets that are constructed with the aid of test-particle numerical simulations of relativistic cosmic ray dynamics in synthetic stochastic fields. The neural network uses, as input, particle and field properties and estimates transport coefficients 10^7 faster than standard numerical simulations with an overall error of ~5% .
主题: 高能天体物理现象 (astro-ph.HE) ; 星系的天体物理学 (astro-ph.GA); 等离子体物理 (physics.plasm-ph); 空间物理 (physics.space-ph)
引用方式: arXiv:2307.06062 [astro-ph.HE]
  (或者 arXiv:2307.06062v1 [astro-ph.HE] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.06062
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Drago≈ü Iustin Palade [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2023 年 7 月 12 日 10:24:34 UTC (3,679 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
physics
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2023-07
切换浏览方式为:
astro-ph
astro-ph.GA
astro-ph.HE
physics.plasm-ph
physics.space-ph

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号