Publication:
Neural network analysis of S2-star dynamics: extended mass

Дата
2024
Авторы
Galikyan, N.
Khlghatyan, S. h.
Kocharyan, A. A.
Gurzadyan, V. G.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт ядерной физики и технологий
Цель ИЯФиТ и стратегия развития - создание и развитие научно-образовательного центра мирового уровня в области ядерной физики и технологий, радиационного материаловедения, физики элементарных частиц, астрофизики и космофизики.
Выпуск журнала
Аннотация
Physics-informed neural network (PINN) analysis of the dynamics of S-stars in the vicinity of the supermassive black hole in the Galactic center is performed within General Relativity treatment. The aim is to reveal the role of possible extended mass (dark matter) configuration in the dynamics of the S-stars, in addition to the dominating central black holes mass. The PINN training fails to detect the extended mass perturbation in the observational data for S2 star within the existing data accuracy, and the precession constraint indicates no signature of extended mass up to $$0.01\%$$ of the central mass inside the apocenter of S2. Neural networks analysis thus confirms its efficiency in the analysis of the S-star dynamics.
Описание
Ключевые слова
Dynamics (music) , Star (game theory) , Binary Black Hole
Цитирование
Neural network analysis of S2-star dynamics: extended mass / Galikyan, N. [et al.] // European Physical Journal Plus. - 2024. - 139. - № 3. - 10.1140/epjp/s13360-024-05042-0
Коллекции