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Enregistrement W3018864045 · doi:10.1093/mnras/staa1069

Phase structure of co-orbital motion with Jupiter

2020· article· en· W3018864045 sur OpenAlexafffund
Yi Qi, Anton de Ruiter

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésPhysicsOrbital motionHamiltonian (control theory)Orbital inclinationTorusCelestial mechanicsPhase spaceOrbital elementsClassical mechanicsOrbital mechanicsMean motionAmplitudePlanetAstrophysicsQuantum mechanicsGeometryAstronomySatelliteAngular momentum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this paper, we investigate the dynamics of the inclined co-orbital motion with Jupiter through a torus phase structure in the Sun–Jupiter circular restricted three-body problem. A semi-analytical method to establish the Hamiltonian approximation for the inclined co-orbital motion is proposed. Phase structures of different kinds of co-orbital behaviours are shown in the torus space clearly. Based on numerical computation, we analyse the evolution and the connection of different co-orbital dynamics. Summarizing results and conclusions in this paper, we find two main principles throughout the investigation of the co-orbital motion: (i) the libration amplitude of the resonant angle for the co-orbital motion is bounded by the corresponding Hamiltonian isosurface in the torus space and (ii) the co-orbital behaviour is influenced by collision curves, and with the decrease of the Hamiltonian value, the influence is more significant.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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