High-Precision Ground Characterization of Test-Mass Magnetic Properties for the Taiji Gravitational Wave Mission via a Physics-Informed Neural Framework
Dieses Paper stellt ein KI-gestütztes, differenzierbares gewichtetes Least-Squares-Framework (AI-WLS) vor, das durch die Kombination eines neuronalen Netzwerks mit einem physikalischen Modell die hochpräzise Charakterisierung der magnetischen Eigenschaften von Testmassen für die Taiji-Gravitationswellenmission trotz nicht-stationärer Hintergrundgeräusche ermöglicht.
Chang Liu, Qiong Deng, Huadong Li, Liwei Yang, Xiaodong Peng, Ziren Luo, Yuzhu Zhang, Chen Gao, Xiaotong Wei, Minghui Du, Zihao Xiao, Peng Xu, Bo Liang, Zhi Wang, Li-e Qiang2026-04-28🔬 physics.app-ph