用深度神经网络解决三体问题

题”已经困扰了人类几百年，曾经无数让你感到恐惧的大牛都为此付出了巨大的心血，比如牛顿、欧拉、拉格朗日、庞加莱，直到今天还有很多人在研究。

但遇事不决，用神经网络总是没错的。

最近来自爱丁堡大学、剑桥大学的数学家们，用神经网络来求解三体问题，速度比之前的求解器快一亿倍，而且误差只有十万分之一。

“我太难了”

那么三体问题到底是什么，为什么它会难倒如此多的物理学家、数学家？

N体问题是指，根据牛顿三大运动定律和牛顿万有引力定律，在知道N个质点的初始位置和速度的情况下，求解其后续运动的问题。

首先，二体问题极易解决，人类早已掌握地球围绕太阳运转
 

三体问题虽然只包含三个方程，但数学上已经证明，除了少数特殊情况，一般是无法找到解析解的，我们只能用数值模拟的方法求得近似解。

在欧拉、拉格朗日等大牛的努力下，数学家找到了一些特殊三体问题的精确解，比如三个等质量物体绕“8”字运动。


 

是大多数三体问题还是无法求出精确解的，而且就像混沌里的蝴蝶效应一样，只要初始条件有一些细微的差异，就会导致结果大为不同。

为此需要有巨大算力的计算机去求解三体问题。由于系统的混沌性质，只能通过费时费力的迭代计算来找到给定初始化问题的解。

2015年，有人开发了开发了Brutus积分器，可以按任意精度计算出求出任意N体问题的近似收敛解。

（编辑：宜春站长网）

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