
本研究評估了多種分析和機器學習模型，用於預測中子星合併中由微中子味不穩定性引起快速味轉換後的漸近態，發現新的三維分析模型表現最佳，而機器學習模型在未經訓練的模擬中難以泛化。


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中子星合併中快速味轉換的漸近態預測

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본 논문에서는 중성자별 병합 과정에서 발생하는 빠른 중성미자 풍미 변환의 점근 상태를 예측하기 위해 새로운 기계 학습 모델과 다차원 해석적 혼합 방식을 제시하고, 기존의 축대칭적 모델들과 비교 분석합니다.


중성자별-병합에서-빠른-풍미-변환에-대한-점근-상태-예측-및-분석-기계-학습-및-해석적-모델-비교


중성자별 병합에서 빠른 풍미 변환에 대한 점근 상태 예측 및 분석: 기계 학습 및 해석적 모델 비교



This research investigates the effectiveness of machine learning and analytical models in predicting the final state of fast flavor instabilities (FFIs) in dense astrophysical environments like neutron star mergers, aiming to develop efficient subgrid models for large-scale simulations.


predicting-the-asymptotic-state-of-fast-flavor-transformation-in-neutron-star-mergers-using-machine-learning-and-analytical-models


Predicting the Asymptotic State of Fast Flavor Transformation in Neutron Star Mergers Using Machine Learning and Analytical Models
