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Enregistrement W4396813610 · doi:10.1093/mnras/stae1982

<scp>trace</scp>: a code for time-reversible astrophysical close encounters

2024· preprint· en· W4396813610 sur OpenAlexaff
Tiger Lu, David Manuel Hernández, Hanno Rein

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpportunistic and Delay-Tolerant Networks
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesYale University
Mots-clésTRACE (psycholinguistics)AlgorithmComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present trace, an almost time-reversible hybrid integrator for the planetary N-body problem. Like hybrid symplectic integrators, trace can resolve close encounters between particles while retaining many of the accuracy and speed advantages of a fixed time-step symplectic method such the Wisdom–Holman map. trace switches methods time-reversibly during close encounters following the prescription of Hernandez & Dehnen. In this paper we describe the derivation and implementation of trace and study its performance for a variety of astrophysical systems. In all our test cases, trace is at least as accurate and fast as the hybrid symplectic integrator mercurius. In many cases, trace’s performance is vastly superior to that of mercurius. In test cases with planet–planet close encounters, trace is as accurate as mecurius with a 12× speed-up. If close encounters with the central star are considered, trace achieves good error performance while mercurius fails to give qualitatively correct results. In ensemble tests of violent scattering systems, trace matches the high-accuracy IAS15 while providing a 15× speed-up. In large N systems simulating lunar accretion, trace qualitatively gives the same results as ias15 but at a 41× speed-up. We also discuss some cases such as von Zeipel–Lidov–Kozai cycles where hybrid integrators perform poorly and provide some guidance on which integrator to use for which system. trace is freely available within the rebound package.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,007

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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