As a follow-up of a previous work of the authors, this work considers {\em uniform global time-renormalization functions} for the {\em gravitational} $N$-body problem. It improves on the estimates of the radii of convergence obtained therein by using a completely different technique, both for the solution to the original equations and for the solution of the renormalized ones. The aforementioned technique which the new estimates are built upon is known as {\em majorants} and allows for an easy application of simple operations on power series. The new radii of convergence so-obtained are approximately doubled with respect to our previous estimates. In addition, we show that {\em majorants} may also be constructed to estimate the local error of the {\em implicit midpoint rule} (and similarly for Runge-Kutta methods) when applied to the time-renormalized $N$-body equations and illustrate the interest of our results for numerical simulations of the solar system.


翻译:作为作者先前工作的一项后续行动,本项工作考虑了 $N-body 问题 的 ~ 统一全球时间调整功能 。 它改进了对通过使用完全不同的技术获得的趋同线的估算, 用于解决原始方程和解决重新标准化的方程。 新估计所基于的上述技术被称为 ~ em majants }, 便于在电源序列上应用简单操作。 与我们先前的估算相比, 如此实现的新的趋同线大约翻了一番。 此外, 我们显示, ~ em majants} 也可以在适用于时间调整的 $N- body 方程时, 用来估计 ~ em 默示中点规则 (和 Runge- Kutta 方法相似) 的地方错误, 并显示我们对太阳系数字模拟的兴趣 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
MIT-深度学习Deep Learning State of the Art in 2020,87页ppt
专知会员服务
61+阅读 · 2020年2月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月19日
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月29日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
MIT-深度学习Deep Learning State of the Art in 2020,87页ppt
专知会员服务
61+阅读 · 2020年2月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员