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English(EN) Recovering Irreducible Three-Body Interactions with Lagrangian Neural Networks

拉格朗日神经网络学习复杂三体相互作用

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了能够从轨迹数据中学习复杂力学系统的拉格朗日神经网络（LNNs）。这些LNNs通过参数化标量拉格朗日量并利用欧拉-拉格朗日方程推导动力学来尊重力学的变分结构。在一项新颖的应用中，LNNs仅从运动数据中就成功恢复了不可约的Axilrod-Teller三偶极相互作用，这是一种三体力。通过仅学习势能函数，LNNs准确地再现了该相互作用的径向缩放、角度依赖性和符号反转，即使在嵌入到成对势中时也是如此。 AI

影响 展示了AI从观测数据中发现基本物理定律的潜力。

排序理由 学术论文，详细介绍了使用神经网络学习物理相互作用的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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学术论文，详细介绍了使用神经网络学习物理相互作用的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Sena Kalabalik, Sukru Caglar, Abdullah Umut Hamzaogullari, Arkadas Ozakin ·

    利用拉格朗日神经网络恢复不可约三体相互作用

    arXiv:2610.13292v1 Announce Type: new Abstract: Lagrangian Neural Networks (LNNs) learn mechanical systems from trajectory data by parameterizing a scalar Lagrangian and deriving the dynamics through the Euler-Lagrange equations, biasing the model toward motion that respects the …

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