受限三体问题中周期轨道的生成式设计
机器学习
2024-10-15 v1 地球与行星天体物理
人工智能
摘要
三体问题已吸引科学家数个世纪，并在现代航天任务设计中起到了关键作用。近期的生成式人工智能发展为解决这一长期问题提供了变革性的前景。本工作考察了使用变分自编码器（VAE）及其内部表示来生成周期轨道的方法。我们利用受限三体问题（CR3BP）中周期轨道的全面数据集来训练深度学习架构，以捕获关键轨道特征，并为生成轨迹设置物理评估指标。通过这一调查，我们寻求增进对如何通过生成式AI改善航天任务规划和天体动力学研究的理解，从而导致该领域的新颖、数据驱动的方法。
引用
@article{arxiv.2408.03691,
title = {Generative Design of Periodic Orbits in the Restricted Three-Body Problem},
author = {Alvaro Francisco Gil and Walther Litteri and Victor Rodriguez-Fernandez and David Camacho and Massimiliano Vasile},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.03691},
year = {2024}
}
备注
SPAICE Conference 2024 (7 pages)