Нейросеть научили предсказывать динамику трех тел с высокой точностью

Команда ученых применила нейросеть к многовековой проблеме теоретической физики — «задаче трех тел». Модель обучили на обширной базе численных интеграций и настроили на прогноз траекторий, исходя из масс, начальных координат и скоростей. За счет выделения повторяющихся паттернов система быстро аппроксимирует поведение хаотической трехтельной системы без явного аналитического решения.

Подход подтвердил высокую точность и существенно выигрывает во времени расчетов по сравнению с традиционными численными интеграторами в массовых сценариях. Это открывает путь к более детальному моделированию динамики звездных скоплений, анализу устойчивости многократных звездных систем, уточнению путей образования двойных черных дыр и их слияний — ключевых источников гравитационных волн.

Исследователи отмечают, что метод служит инструментом ускорения и повышения точности в задачах небесной механики, где классическая «задача трех тел» возникает как базовый элемент сложных гравитационных взаимодействий.

Обратите внимание: Возвращение той самой традиционной зимы: Синоптики обещают серьезное похолодание после аномально теплого лета