Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Голосование | Топ-лист | Дискуссия Rambler's Top100

TopList Яндекс цитирования

НОВОСТИ
"РУССКОГО ПЕРЕПЛЕТА"

ЛИТЕРАТУРА

Новости русской культуры

Афиша

К читателю

Содержание

Публицистика

"Курск"

Кавказ

Балканы

Проза

Поэзия

Драматургия

Искания и размышления

Критика

Сомнения и споры

Новые книги

У нас в гостях

Издательство

Книжная лавка

Журнальный зал

ОБОЗРЕНИЯ

"Классики и современники"

"Слово о..."

"Тайная история творений"

"Книга писем"

"Кошачий ящик"

"Золотые прииски"

"Сердитые стрелы"

КУЛЬТУРА

Афиша

Новые передвжиники

Фотогалерея

Музыка

"Неизвестные" музеи

Риторика

Русские храмы и монастыри

Видеоархив

ФИЛОСОФИЯ

Современная русская мысль

Искания и размышления

ИСТОРИЯ

История России

История в МГУ

Слово о полку Игореве

Хронология и парахронология

Астрономия и Хронология

Альмагест

Запечатленная Россия

Сталиниана

ФОРУМЫ

Дискуссионный клуб

Научный форум

Форум "Русская идея"

Форум "Курск"

Исторический форум

Детский форум

КЛУБЫ

Пятничные вечера

Клуб любителей творчества Достоевского

Клуб любителей творчества Гайто Газданова

Энциклопедия Андрея Платонова

Мастерская перевода

КОНКУРСЫ

За вклад в русскую культуру публикациями в Интернете

Литературный конкурс

Читательский конкурс

Илья-Премия

ДЕТЯМ

Электронные пампасы

Фантастика

Форум

АРХИВ

Текущий

2003

2002

2001

2000

1999

Фотоархив

Все фотоматериалы


Новости
"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

31.10.2019
16:30

Астрономы открывают «призраки» сверхновых в близлежащей галактике

31.10.2019
15:55

Спутник TESS обнаруживает «неозможную» планету

31.10.2019
15:48

Решена величайшая математическая задача для альтернативной Вселенной

31.10.2019
15:27

Объяснена главная загадка Вселенной

29.10.2019
23:02

"Спорю о вкусах" - новое в литературном обозрении Соломона Воложина

29.10.2019
21:05

Новый детектор DESI открывает свои 5000 «глаз» для наблюдений Вселенной

29.10.2019
21:02

Новый гигантский радиотелескоп поможет обнаружить нейтрино сверхвысоких энергий

29.10.2019
20:59

Хаббл запечатлел космическое лицо в космосе

29.10.2019
20:56

Замечена новая рентгеновская вспышка со стороны близлежащей галактики

29.10.2019
20:53

Космос - он чей? Спутникам становится «тесно» на орбите

29.10.2019
19:41

Новый ровер NASA оценит запасы воды на южном полюсе Луны

28.10.2019
19:35

В Великобритании хотят построить первую в мире термоядерную электростанцию

28.10.2019
19:28

Почему искусственная черная дыра не поглотит мир: правда и мифы о ЦЕРН

28.10.2019
19:27

"Признаюсь честно" - новое в литературном обозрении Соломона Воложина

28.10.2019
19:22

Образ призрака в Плеядах

28.10.2019
19:18

Астрономы нашли претендента на звание самой маленькой карликовой планеты в Солнечной системы

28.10.2019
14:30

Нейросеть на порядки ускорила решение задачи трех тел

    Ученые использовали глубокое обучение нейросетей для предсказывания исхода гравитационного взаимодействия трех тел. Опробованная методика оказалась быстрее традиционных способов решения до 100 миллионов раз. Для начала авторы ограничили пространство начальных параметров, но планируют изучить задачу и в общем случае, говорится в препринте на arXiv.org.

    Задача трех тел заключается в поиске координат и скоростей трех материальных точек в произвольный момент времени при заданных начальных условиях и учете лишь гравитационного взаимодействия. Эту задачу описал Исаак Ньютон еще в конце XVII века, но, несмотря на простоту формулировки, эта задача оказывается исключительно сложной для решения из-за проявления хаотической динамики.

    Обычно обсуждают так называемую ограниченную задачу трех тел, когда начальные параметры позволяют пренебречь некоторыми воздействиями. Например, если масса одного из тел значительно меньше, чем у других, то притяжение крупных тел к легкому можно приравнять к нулю — в таком случае можно аналитически вычислить движение тел в будущем.

    Существует решение задачи трех тел в общем случае, найденное финским ученым Карлом Зундманом, но оно малоприменимо на практике, так как выражается в виде ряда с очень медленной сходимостью. Вследствие свойств этого решения для получения ответа с приемлемой точностью необходимо провести суммирование слишком большого количества слагаемых, что не под силу даже современным компьютерам.

    В результате фактически единственным используемым методом решения является численное интегрирование, то есть итеративное решение задачи в виде последовательности небольших смещений тел. Однако такой способ также очень ресурсоемок для вычислений с высокой точностью, а общее количество требуемого на получения ответа времени заранее неизвестно.

    С практической точки зрения задача трех тел обладала исторической значимостью для мореплавания до середины XIX века — до появления достаточно точных судовых хронометров долготу часто определяли по смещению Луны, но для этого надо было вычислять ее положение в будущем. Сегодня решение этой задачи помогло бы оценить вероятность близких прохождений в областях с высокой концентрацией астрономических объектов, таких как галактические ядра и шаровые скопления.

    В работе астрономов из Великобритании, Португалии и Нидерландов при участии Филипа Брина (Philip Breen) из Эдинбургского университета описан новый метод нахождения решений задачи трех тел при помощи нейросетей. Ученые тренировали программу методом глубокого обучения, но для начала ограничили пространство начальных параметров. В результате нейросеть смогла за время порядка миллисекунды предсказывать положения тел, в то время как современный численный алгоритмом Brutus тратил на это как правило в 10 тысяч раз больше времени, а иногда отставал в 10 миллионов раз.

    Обучающая выборка была сформирована из решений задачи алгоритмом Brutus. Рассматривались только начальные условия с тремя телами одинаковых масс, симметричным расположением и нулевыми начальными скоростями. В таком случае траектории объектов будут лежать в одной плоскости, количество начальных параметров снижается до двух, а положения тел в последующие моменты времени можно описать тремя числами. Тренировочная выборка состояла из 9900 симуляций, а тестовая — из 100.

    Ученые использовали многослойную нейронную сеть прямого распространения (feed-forward ANN) с 10 скрытыми слоями и 128 узлами. Функция потерь, в качестве которой авторы использовали среднюю абсолютную ошибку, оказалась менее 0,1. Также исследователи дополнительно проверили работу нейросети на 5000 новых симуляций, отличавшихся небольшим изменением в начальных параметрах, в которых программа продемонстрировала чувствительность к начальным координатам, то есть правильно отражала хаотическую динамику системы.

    Дополнительным тестом работы нейросети была оценка энергии движения тел. В исходном варианте точность была невелика: как правило, находилась на уровне 10-2, но при близких прохождениях могла увеличиваться до 10. Тем не менее, использование дополнительной нейросети, натренированной оценивать только скорости тел, позволило уменьшить ошибку энергии до 10-5.

    Авторы отмечают, что результаты показывают потенциал нейросетей в области решения задачи трех тел. Тем не менее, они предлагают не полностью отказаться от численного интегрирования, а использовать гибридный подход, в котором нейросеть будет применяться только для трудных для традиционных методов ситуаций. Также ученые отмечают, что необходимо проводить обучение на более широкой выборке, включающей максимально большой объем пространства параметров. Более того, они надеются в будущем применить такой подход для решения еще более трудоемких задач четырех и пяти тел.

    Недавно китайские ученые обнаружили в другом варианте ограниченной задачи трех тел более шестисот периодических траекторий. Мы составили галерею с траекториями, которые показались нам наиболее красивыми.

    По информации https://nplus1.ru/news/2019/10/28/neuro-three-body

    Обозрение "Terra & Comp".

Выскажите свое мнение на:

28.10.2019
13:52

Победа! Квантовый компьютер решил задачу, недоступную для традиционной ЭВМ

28.10.2019
13:50

Землеподобная планета с тремя красными «солнцами» в небе удивила астрономов

28.10.2019
13:48

Образцы лунных пород НАСА помогли выдвинуть новую гипотезу рождения Луны

<< 391|392|393|394|395|396|397|398|399|400 >>

НАУКА

Новости

Научный форум

Почему молчит Вселенная?

Парниковая катастрофа

Хронология и парахронология

История и астрономия

Альмагест

Наука и культура

2000-2002
Научно-популярный журнал Урания в русском переплете
(1999-200)

Космические новости

Энциклопедия космонавтика

Энциклопедия "Естествознание"

Журнальный зал

Физматлит

News of Russian Science and Technology

Научные семинары

НАУЧНЫЕ ОБОЗРЕНИЯ

"Физические явления на небесах"

"TERRA & Comp"

"Неизбежность странного микромира"

"Биология и жизнь"

ОБРАЗОВАНИЕ

Открытое письмо министру образования

Антиреформа

Соросовский образовательный журнал

Биология

Науки о Земле

Математика и Механика

Технология

Физика

Химия

Русская литература

Научная лаборатория школьников

КОНКУРСЫ

Лучшие молодые
ученые России

Для молодых биологов

БИБЛИОТЕКИ

Библиотека Хроноса

Научпоп

РАДИО

Читают и поют авторы РП

ОТДЫХ

Музеи

Игры

Песни русского застолья

Народное

Смешное

О НАС

Редколлегия

Авторам

О журнале

Как читать журнал

Пишут о нас

Тираж

РЕСУРСЫ

Поиск

Проекты

Посещаемость

Журналы

Русские писатели и поэты

Избранное

Библиотеки

Фотоархив

ИНТЕРНЕТ

Топ-лист "Русского переплета"

Баннерная сеть

Наши баннеры

НОВОСТИ

Все

Новости русской культуры

Новости науки

Космические новости

Афиша

The best of Russian Science and Technology

 

 


Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

Редколлегия | О журнале | Авторам | Архив | Ссылки | Статистика | Дискуссия

Галерея "Новые Передвижники"
Пишите

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Русский Переплет
Rambler's Top100 TopList