跳动猜谜网导读 拜罗伊特的科学家正在使用基于爱因斯坦相对论的数学模型来研究星系的结构和长期行为。他们的创新方法使用深度神经网络来快速预测星系模型的
拜罗伊特的科学家正在使用基于爱因斯坦相对论的数学模型来研究星系的结构和长期行为。他们的创新方法使用深度神经网络来快速预测星系模型的稳定性。这种基于人工智能的方法可以在几秒钟内有效验证或证伪天体物理假设。
Sebastian Wolfschmidt 博士和 Christopher Straub 博士的研究目标是研究星系的结构和长期行为。 “由于这些无法通过天文观测进行全面分析，因此我们使用星系的数学模型，”拜罗伊特大学数学六系主任的博士生克里斯托弗·斯特劳布(Christopher Straub)解释道。
“为了考虑到大多数星系的中心都包含黑洞，我们的模型基于阿尔伯特·爱因斯坦的广义相对论，该理论将引力描述为四维时空的曲率。”
数十年来，数学家和天体物理学家一直在研究此类星系模型的特性，但仍然存在许多悬而未决的问题。为了帮助回答这些问题，斯特劳布和沃尔夫施密特实施了深度神经网络，它代表了该研究领域的一种全新方法。
神经网络是强大的计算模型，其结构受到人脑结构的启发。它们用于人工智能领域来检测大量数据中的复杂结构。
“神经网络可以预测哪些星系模型可以在现实中存在，哪些不能，”数学六系主任研究员塞巴斯蒂安·沃尔夫施密特博士说。 “神经网络的预测速度比过去使用的数值模拟要快得多。这意味着过去几十年提出的天体物理学假设可以在几秒钟内得到验证或证伪。”
