Векторные графы, фазовые траектории и портреты магнитного поля и скоростей частиц солнечной плазмы в фазовом пространстве гелиосферы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представленный в работе материал продолжает серию исследований по развитию применения метода векторных графов для анализа характеристик сложных полевых и плазменных структур, порождаемых Солнцем в межпланетном пространстве. При упрощенном подходе описания подобных систем статистическими методами коллективные процессы плазменных и полевых взаимодействий могут остаться не выявленными, в частности, пропущены сложные многокомпонентные структуры в пространственно-временных функциях распределения. Главная проблема статистических методов заключается в пренебрежении порядком следования состояния изучаемой системы и в потере информации, заключенной в этом порядке. На основе блоков данных, получаемых детекторами космического аппарата Wind в комплексе исследований CWE и предоставляемых базой Coordinated Data Analyses Web обсуждаются реконструированные на основе экспериментальных выборок реализации графов для векторов индукции магнитного поля и векторов скорости частиц солнечного ветра. Рассматриваются режимы магнитных бурь, формирование магнитных облаков, события, связанные с корональными выбросами массы, как ICME, так и CME. Представленный новый метод синхронизированных пар графов позволяет перейти от феноменологического описания процесса к классификации типов наблюдаемых и исследуемых мульти-процессов на основе структурных реализаций графов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Ю. А. Антонов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: suhareva@phys.msu.ru
Россия, Москва

В. И. Захаров

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова; Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН; Институт физики земли им. О.Ю. Шмидта РАН

Email: suhareva@phys.msu.ru
Россия, Москва; Москва; Москва

И. Н. Мягкова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: suhareva@phys.msu.ru

Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д.В. Скобельцына

Россия, Москва

Н. А. Сухарева

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: suhareva@phys.msu.ru

Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д.В. Скобельцына

Россия, Москва

Ю. С. Шугай

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: suhareva@phys.msu.ru

Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д.В. Скобельцына

Россия, Москва

Список литературы

  1. Maiewski E.V., Malova H.V., Popov V.Y., Zelenyi L.M. Ulysses flyby in theheliosphere: Comparison of the solar wind model with observational data // Universe. 2022. V. 8(6). Art.ID. 324. https://doi.org/10.3390/universe8060324
  2. Koomen M., Detwiler C., Brueckner G. et al. White lightcoronagraph in OSO-7 // Applied Optics. 1975. V. 14(3). P. 743–751.
  3. Chikunova G., Dissauer K., Podladchikova T. et al. Coronal dimmings associated with coronal mass ejections on the solar limb // Astrophysical J. 2020. V. 896(1). Art.ID. 17. https://doi.org/10.3847/1538-4357/ab9105
  4. Wilson L.B. III, Brosius A.L., Gopalswamy N. et al. A quarter century of wind spacecraft discoveries // Reviews of Geophysics. 2021. V. 59(2). Art.ID. e2020RG000714. https://doi.org/10.1029/2020RG000714
  5. Wilson L.B. III. Wind 2020 senior review proposal. https://wind.nasa.gov/docs/Wind_SR2020_proposal.pdf
  6. Lepping R., Acũna M., Burlaga L. et al. The wind magnetic field investigation // Space Science Reviews. 1995. 71. P. 207–229.
  7. Adhikari L., Khabarova O., Zank G.P. et al. The role of magnetic reconnection–associated processes in local particle acceleration in the solar wind // Astrophysical J. 2019. V. 873(1). Art.ID. 72. https://doi.org/10.3847/1538-4357/ab05c6
  8. Bale S., Badman S., Bonnell J. et al. Highly structured slow solar wind emerging from an equatorial coronal hole // Nature. 2019. V. 576(7786). P. 237–242. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1818-7
  9. Alberti T., Consolini G., Carbone V. et al. Multifractal and chaotic properties of solar wind at MHD and kinetic domains: An empirical mode decomposition approach // Entropy. 2019. V.21(3). Art.ID. 320. https://doi.org/10.3390/e21030320
  10. Prasad P.K., Gowrisankar A., Saha A. et al. Dynamical properties and fractal patterns of nonlinear waves in solar wind plasma // Physica Scripta. 2020. V. 95(6). Art.ID. 065603. https://doi.org/10.1088/1402-4896/ab833c
  11. Godsil C., Royle G.F. Algebraic graph theory. Part of the book series: Graduate Texts in Mathematics. V. 207. Springer Science & Business Media, 2001.
  12. Kalofolias V. How to learn a graph from smooth signals // Artificial intelligence and statistics. P. 920–929. PMLR, 2016.
  13. Pal M., Samanta S., Ghorai G. Modern trends in fuzzy graph theory. Springer, 2020.
  14. Cheng S.-W., Cheong O., Lee T. et al. Fitting a graph to one-dimensional data // Theoretical Computer Science. 2021. Iss. 867. P. 40–49.
  15. Daitch S.I., Kelner J.A., Spielman D.A. Fitting a graph to vector data // Proc. 26th Annual International Conference on Machine Learning. Montreal, Canada. 2009. P. 201–208.
  16. Shugay Y., Slemzin V., Veselovsky I. Magnetic field sector structure and origins of solar wind streams in 2012 // J. Space Weather and Space Climate. 2014. V. 4. Art.ID. A24.
  17. Antonov Y., Zakharov V., Myagkova I. et al. Structure and dynamics for graphs of interplanetary magnetic field vectors // Cosmic Research. 2024. V. 62(2). P. 147–161. https://doi.org/10.1134/S0010952523600336
  18. Kilpua E., Isavnin A., Vourlidas A. et al. On the relationship between interplanetary coronal mass ejections and magnetic clouds // Annales Geophysicae. 2013. V. 31(7). P. 1251–1265.
  19. Shaikh Z.I., Raghav A.N. Statistical plasma properties of the planar and nonplanar ICME magnetic clouds during solar cycles 23 and 24 // Astrophysical J. 2022. V. 938(2). Art.ID. 146. https://doi.org/10.3847/1538-4357/ac8f2b
  20. Wu C.-C., Gopalswamy N., Lepping R.P. et al. Characteristics of magnetic clouds and interplanetary coronal mass ejections which cause intense geomagnetic storms // Terrestrial, Atmospheric & Oceanic Sciences. 2013. V. 24(2).
  21. Ghag K., Sathe B., Raghav A. et al. Statistical study of geo-effectiveness of planar magnetic structures evolved within ICME’s // Universe. 2023. V. 9(8). Art.ID. 350. https://doi.org/10.3390/universe9080350
  22. Thalmann J., Dumboviс M., Dissauer K. et al. Tracking magnetic flux and helicity from the Sun to Earth: Multi-spacecraft analysis of a magnetic cloud and its solar source // Astronomy & Astrophysics. 2023. V. 669. Art.ID. A72. https://doi.org/10.1051/0004-6361/202244248
  23. Manchester W. IV, Kozyra J., Lepri S. et al. Simulation of magnetic cloud erosion during propagation // J. Geophysical Research: Space Physics. 2014. V. 119(7). P. 5449–5464.
  24. Li L., Chen T., Shen C. et al. Near-surface atmospheric electric field changes through magnetic clouds via coronal mass ejections // Geoscience Letters. 2023. V. 10(1). Art.ID. 45. https://doi.org/10.1186/s40562-023-00299-2
  25. Cane H., Richardson I. Interplanetary coronal mass ejections in the near-earth solar wind during 1996–2002 // J. Geophysical Research: Space Physics. 2003. V. 108(A4).
  26. Richardson I.G., Cane H.V. Near-earth interplanetary coronal mass ejections during solar cycle 23 (1996–2009): Catalog and summary of properties // Solar Physics. 2010. Iss. 264. P. 189–237.
  27. Antonov J.A., Tsyganov M.V., Suhareva N.A. Topological properties of satellite monitoring time series for the interplanetary magnetic field // 29th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. Moscow, Russia. 2023. V. 12780. P. 1491–1497. https://doi.org/10.1117/12.2690853
  28. Landau L.D., Lifshits E.M. Mechanics. V. 1. CUP Archive, 1960.
  29. McConnell A.J. Applications of tensor analysis. Courier Corporation, 2014.
  30. Goodman J.W. Statistical optics. John Wiley & Sons, 2015.
  31. Xie C., Zhong W., Mueller K. A visual analytics approach for categorical joint distribution reconstruction from marginal projections // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2016. V. 23(1). P. 51–60.
  32. Sadovnikov B., Inozemtseva N., Perepelkin E. Generalized phase space and conservative systems // Doklady Mathematics. 2013. V. 88. P. 457–459.
  33. Perepelkin E.E., Sadovnikov B.I., Inozemtseva N.G. et al. Universal density matrix for the phase space // arXiv preprint. 2019. https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.04950
  34. Perepelkin E.E., Sadovnikov B.I., Inozemtseva N.G. et al. Exact time-dependent solution of the Schroedinger equation, its generalization to the phase space and relation to the gibbs distribution // Physica Scripta. 2022. V. 98(1). Art.ID. 015221.
  35. Perepelkin E.E., Sadovnikov B.I., Inozemtseva N.G. et al. Dispersion chain of quantum mechanics equations // J. Physics A: Mathematical and Theoretical. 2023. V. 56(14). Art.ID. 145202. https://doi.org/10.1088/1751-8121/acbd71

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Образцы векторных графов межпланетного магнитного поля (левый столбец) и скорости частиц солнечного ветра (правый столбец) для спокойного магнитного поля (верхняя строка) и режима магнитной бури (нижняя строка)

Скачать (414KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Графы векторов первой половины 2023 г. в интервалах дней [050, 070] и [100, 120]

Скачать (472KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Графы векторов второй половины 2023 г. в интервалах дней [230, 250] и [300, 320]

Скачать (466KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Событие Типа 0. Граф скорости потока плазмы не сложился из-за парциальной потери данных. На графе магнитного поля присутствуют множественные фрагменты медленного вращения

Скачать (215KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Событие Типа 1. Граф скорости потока плазмы не сложился из-за частичной потери данных. На графе магнитного поля присутствует выраженное медленное вращение магнитного поля

Скачать (222KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Событие Типа 2 от 5 января 2023 г. Присутствуют все признаки магнитного облака

Скачать (223KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Событие Типа 2 от 21 апреля 2023 г. Присутствуют все признаки магнитного облака

Скачать (219KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Событие Типа 2 от 24 апреля 2023 г. Присутствуют все признаки магнитного облака

Скачать (220KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».