コンパクト連星系の時間発展を機械学習でモデル化する

本稿では、LSTMとTCNを用いた深層学習モデルが、従来の数値計算手法と比較して計算コストを大幅に削減しながら、コンパクト連星系の軌道進化を高精度に予測できることを示しています。