利用粒子速度分布的高斯混合模型表征磁重联区域
等离子体物理
2020-02-05 v1 太阳与恒星天体物理
空间物理
摘要
我们提出了一种基于无监督机器学习的方法，利用粒子速度分布作为特征模式来识别感兴趣区域。将自动密度估计技术应用于 PIC 模拟提供的粒子分布以研究磁重联。该方法的关键组成部分包括：i) 高斯混合模型，用于确定总体中存在给定数量的子群体；ii) 基于贝叶斯信息准则的模型选择技术，用于估计适当的子群体数量。因此，该方法可自动识别复杂分布（如束流或其他非麦克斯韦特征），并可用作能够识别重联区域的检测算法。该方法针对特定的双 Harris 片模拟进行了演示，但原则上可应用于粒子分布函数的任何其他类型模拟与观测数据。
引用
@article{arxiv.1910.10012,
title = {Characterizing magnetic reconnection regions using Gaussian mixture models on particle velocity distributions},
author = {Romain Dupuis and Martin V. Goldman and David L. Newman and Jorge Amaya and Giovanni Lapenta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.10012},
year = {2020}
}
备注
20 pages, 8 figures