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受限三体问题中周期轨道的生成设计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过深度学习的Koopman理论，提出了一个数据驱动的框架，用于识别和线性化二体问题和圆形受限三体问题。证明了该框架可以泛化到其他二体系统，并学习近似圆形受限三体问题的Koopman算子。
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关键要点
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通过深度学习的Koopman理论，提出了一个数据驱动的框架。
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该框架用于识别和线性化二体问题和圆形受限三体问题。
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框架可以将问题线性化为线性时不变系统。
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Koopman算子能够泛化到其他二体系统，无需重新训练。
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同样的架构可以用于学习近似圆形受限三体问题的Koopman算子。
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