Resumen

AZZAM, Yosry. A.; ABDEL-SALAM, Emad A.-B.  y  NOUH, Mohamed I.. Artificial Neural Network Modeling of the Conformable Fractional Isothermal Gas Spheres. Rev. mex. astron. astrofis [online]. 2021, vol.57, n.1, pp.189-198.  Epub 30-Sep-2021. ISSN 0185-1101.  https://doi.org/10.22201/ia.01851101p.2021.57.01.14.

La esfera isotérmica de gas es un caso particular de la ecuación de Lane-Emden y se usa ampliamente para modelar problemas en astrofísica, como los relacionados con la formación estelar, los cúmulos estelares y las galaxias. Presentamos un esquema de cómputo para simular la esfera gaseosa fraccionalmente isotérmica utilizando una técnica de malla neuronal artificial (ANN) y comparamos los resultados con la solución analítica obtenida mediante series de Taylor. Real- izamos los cálculos, entrenamos a la ANN y la probamos usando un gran intervalo del parámetro fraccional. Además de las funciones de Lane-Emden, calculamos las relaciones masa-radio y los perfiles de densidad de las esferas fraccionalmente isotérmicas. Los resultados muestran que la ANN fue capaz de simular perfectamente las esferas gaseosas fraccionalmente isotérmicas conformables.

Palabras llave : equation of state.