【系外行星稳定性分析的新方法】
围绕遥远恒星旋转的系外行星正在迅速成为焦点，采用开普勒太空望远镜等先进技术 。完全了解这些系统很困难，因为系外行星的初始位置和速度是未知的 。确定系统动态是准周期性还是混沌是繁琐，昂贵且计算要求高的 。
在本周的混沌中，TamásKovács提供了一种替代方法，用于仅根据观测到的时间序列数据对外行星体进行稳定性分析，以推断出动力学测量并量化系外行星系统的不可预测性 。
“如果我们不知道系统运动的控制方程，并且我们只有时间序列 - 我们用望远镜测量的 - 那么我们希望将时间序列转换成复杂的网络 。在这种情况下，它被称为复发网络，“科瓦奇说 。“这个网络拥有我们想要分析的底层系统的所有动态特性 。”
本文借鉴了物理学家Floris Takens的工作，他于1981年提出可以使用一系列关于系统状态的观察来重建系统的动力学 。以Takens的嵌入定理为出发点，Kovács使用时间延迟嵌入来重建高维轨迹，然后识别重现点，其中相空间中的物体彼此靠近 。
“这些特殊点将是复杂网络的顶点和边缘，”Kovács说 。“一旦拥有了网络，就可以对该网络进行重新编程，以便能够应用传输，平均路径长度或该网络独有的其他措施 。”
Kovács使用已知系统作为模型，土星，木星和太阳的三体系统测试方法的可靠性，然后将其应用于开普勒36b和36c系统 。他的开普勒系统结果与已知的结果一致 。
“早期的研究指出，开普勒36b和36c是一个非常特殊的系统，因为从直接模拟和数值积分，我们看到系统处于混乱的边缘，”科瓦奇说 。“有时，它显示出规律的动态，而在其他时候，它似乎是混乱的 。”
作者计划接下来将他的方法应用于具有三个以上主体的系统，测试其可扩展性并探索其处理更长时间序列和更清晰数据集的能力 。
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