Hard Symplectic Graph Neural ODEs for Scalable Trajectory Reconstruction in Perturbed Relativistic N-Body Celestial Swarms: Scaling to One Million Bodies with Empirical NASA Ephemerides
Este artículo presenta SympG-NODE, un marco de trabajo de Redes Neuronales de ODE de grafos que preserva la estructura y aprovecha la geometría simpléctica y las redes de grafos equivariantes para lograr una reconstrucción de trayectoria escalable y de alta precisión para enjambres celestiales de N-cuerpos relativistas perturbados de hasta un millón de cuerpos, conservando estrictamente los invariantes hamiltonianos y superando las limitaciones de deriva de fase de las Redes Neuronales Informadas por la Física estándar.