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Identifying Heteroclinic Connections using Artificial Neural Networks

机译:使用人工神经网络识别杂循环连接

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摘要

This paper demonstrates the usage of artificial neural networks (ANN) to identify heteroclinic connections in as-trodynamical systems. The ANN architecture is applied to find heteroclinic connections, or lack thereof, in the Earth-Moon circular restricted three body problem from L_1 to L_2 Lyapunov orbits for Jacobi values between 3.07 and 3.17. The predicted heteroclinic connections are within 0.1-1 % of the arclength along the periodic orbit from their true locations.
机译:本文展示了人工神经网络(ANN)的使用来识别史术系统中的杂循环连接。 ANN架构应用于从L_1到L_2 Lyapunov轨道的地球循环限制的三个身体问题中找到杂循环的连接或缺乏,用于3.07和3.17之间的Jacobi值。预测的杂循环连接在其真实位置的周期性轨道的arclencth的0.1-1%之内。

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