机器学习分类中子星物质组成

本文展示了机器学习根据可观测特性对中子星组成进行分类的潜力。它提供了一种理解中子星内部结构的新方法，补充了传统方法。该模型实现的高精度，特别是与振荡相关的特征，意义重大。该框架的可重复性和未来扩展的潜力也值得关注。

• •机器学习可以有效地对中子星组成进行分类。
• •与振荡相关的可观测值（f模式频率、阻尼时间）对于分类至关重要。
• •该模型在保留测试集上实现了高精度（97.4％）。
• •该框架是可重复的，并对未来使用观测数据进行改进持开放态度。