論文の概要: Dalek -- a deep-learning emulator for TARDIS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01868v1
- Date: Fri, 3 Jul 2020 18:00:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 06:13:16.346648
- Title: Dalek -- a deep-learning emulator for TARDIS
- Title（参考訳）: Dalek -- TARDISのディープラーニングエミュレータ
- Authors: Wolfgang E. Kerzendorf, Christian Vogl, Johannes Buchner, Gabriella
Contardo, Marc Williamson, Patrick van der Smagt
- Abstract要約: 超新星のスペクトル時系列は、これらのエネルギティック事象の先駆者および爆発過程に関する豊富な情報を含んでいる。
これらのデータのモデリングには、高価な放射転写符号を用いた非常に高次元の後方確率の探索が必要である。
ニューラルネットワークのトレーニングのための広く利用可能なライブラリの出現と、ほぼ任意の関数を高精度で近似する能力を組み合わせることで、この問題に対する新たなアプローチが可能になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.733242982713045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Supernova spectral time series contain a wealth of information about the
progenitor and explosion process of these energetic events. The modeling of
these data requires the exploration of very high dimensional posterior
probabilities with expensive radiative transfer codes. Even modest
parametrizations of supernovae contain more than ten parameters and a detailed
exploration demands at least several million function evaluations. Physically
realistic models require at least tens of CPU minutes per evaluation putting a
detailed reconstruction of the explosion out of reach of traditional
methodology. The advent of widely available libraries for the training of
neural networks combined with their ability to approximate almost arbitrary
functions with high precision allows for a new approach to this problem.
Instead of evaluating the radiative transfer model itself, one can build a
neural network proxy trained on the simulations but evaluating orders of
magnitude faster. Such a framework is called an emulator or surrogate model. In
this work, we present an emulator for the TARDIS supernova radiative transfer
code applied to Type Ia supernova spectra. We show that we can train an
emulator for this problem given a modest training set of a hundred thousand
spectra (easily calculable on modern supercomputers). The results show an
accuracy on the percent level (that are dominated by the Monte Carlo nature of
TARDIS and not the emulator) with a speedup of several orders of magnitude.
This method has a much broader set of applications and is not limited to the
presented problem.
- Abstract（参考訳）: 超新星のスペクトル時系列は、これらのエネルギーイベントの前駆者および爆発過程に関する豊富な情報を含んでいる。
これらのデータのモデリングには、高価なラジエーション転送符号を持つ非常に高次元の後方確率の探索が必要である。
超新星の穏やかなパラメトリゼーションでさえ10以上のパラメータを含み、詳細な探査には少なくとも数百万の関数評価が必要である。
物理的に現実的なモデルでは、評価毎に少なくとも数十CPU分を要し、爆発の詳細な再構築を従来の手法から外している。
ニューラルネットワークのトレーニングのための広く利用可能なライブラリの出現と、ほぼ任意の関数を高精度で近似する能力を組み合わせることで、この問題に対する新たなアプローチが可能になる。
放射転送モデル自体を評価する代わりに、シミュレーションに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークプロキシを構築することができる。
そのようなフレームワークはエミュレータまたはサロゲートモデルと呼ばれる。
本稿では,Ia型超新星スペクトルに適用したTARDIS超新星放射転送符号のエミュレータについて述べる。
数十万のスペクトル(現代のスーパーコンピュータで容易に計算できる)の控えめなトレーニングセットを考えると、この問題に対してエミュレータを訓練できることが示される。
結果は、数桁のスピードアップを持つパーセントの精度(これはTARDISのモンテカルロの性質に支配されているがエミュレータではない)を示している。
この方法は、より広い範囲のアプリケーションがあり、提示される問題に限定されない。
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