Reconstructions of Jupiter’s magnetic field using physics informed neural networks

要約

木星探査機ジュノーから収集されたデータを用いた磁気サウンディングは、木星内部の制約を提供するために使用することができる。しかし，電気伝導率がゼロで球面調和で表現されると仮定した再構成の内向き継続は，小さなスケールでのノイズの増大によって制限される．ここでは、物理情報に基づいたニューラルネットワークとジュノーの軌道の最初の33個（PINN33）または最初の50個（PINN50）に基づく木星内部磁場の新しい再構成について述べる。この方法は局所的な構造を解決することができ、弱い周囲の電流を許容する。我々のモデルは、深部でのノイズ増幅に邪魔されることなく、内部構造をより鮮明に描き出すことができる。ダイナモの境界は半径0.8と推定される。この深さでは、磁場は縦帯状に配置され、大青斑のような強い局所的な特徴は、反対符号の磁束の隣接構造に根ざしているように見える。

要約(オリジナル)

Magnetic sounding using data collected from the Juno mission can be used to provide constraints on Jupiter’s interior. However, inwards continuation of reconstructions assuming zero electrical conductivity and a representation in spherical harmonics are limited by the enhancement of noise at small scales. Here we describe new reconstructions of Jupiter’s internal magnetic field based on physics-informed neural networks and either the first 33 (PINN33) or the first 50 (PINN50) of Juno’s orbits. The method can resolve local structures, and allows for weak ambient electrical currents. Our models are not hampered by noise amplification at depth, and offer a much clearer picture of the interior structure. We estimate that the dynamo boundary is at a fractional radius of 0.8. At this depth, the magnetic field is arranged into longitudinal bands, and strong local features such as the great blue spot appear to be rooted in neighbouring structures of oppositely signed flux.

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