Machine learning applied to asteroid dynamics Documento

• doi:10.1007/s10569-022-10088-2
• http://dx.doi.org/10.1007/s10569-022-10088-2
• http://https://link.springer.com/article/10.1007/s10569-022-10088-2

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Visão geral

tipo

• journal article

autores

• Mariela Huaman Espinoza
• Rita de Cássia Domingos
• Valerio Carruba

data de publicação

• 2022-01-01

publicada em

• Celestial Mechanics and Dynamical Astronomy 

Pesquisas

áreas de investigação

• Astronomia Dinâmica
• Metodologia e Técnicas da Computação
• Sistema Planetário

palavras-chave

• Aprendizagem de Maquina
• Astronomia Dinâmica
• Corpos menores
• Dinâmica Caótica
• Dynamical Evolution
• Machine learning
• asteroids: general

Identidade

identificador BrCris

• d25dad0c81c5aaa605a8078ee76541c6

Informação adicional documento

série

• 4

Página Inicial

• 36
• A36

Volume

• 134

Outro

tem linguagem

• Inglês