論文の概要: Super-resolving Dark Matter Halos using Generative Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06393v1
• Date: Thu, 11 Nov 2021 18:59:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-12 15:49:34.745506
• Title: Super-resolving Dark Matter Halos using Generative Deep Learning
• Title（参考訳）: 生成的深層学習を用いた超解答ダークマターハロー
• Authors: David Schaurecker, Yin Li, Jeremy Tinker, Shirley Ho, Alexandre Refregier
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)上に構築された生成的ディープラーニング手法は、宇宙論における非線形構造を予測する優れたツールを提供する。 本研究では,高分解能暗黒物質ハロを大規模で低分解能暗黒物質のみのシミュレーションから予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.79867381335231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative deep learning methods built upon Convolutional Neural Networks (CNNs) provide a great tool for predicting non-linear structure in cosmology. In this work we predict high resolution dark matter halos from large scale, low resolution dark matter only simulations. This is achieved by mapping lower resolution to higher resolution density fields of simulations sharing the same cosmology, initial conditions and box-sizes. To resolve structure down to a factor of 8 increase in mass resolution, we use a variation of U-Net with a conditional GAN, generating output that visually and statistically matches the high resolution target extremely well. This suggests that our method can be used to create high resolution density output over Gpc/h box-sizes from low resolution simulations with negligible computational effort.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)に基づく生成的ディープラーニング手法は、宇宙論における非線形構造を予測するための優れたツールを提供する。 本研究では,高分解能暗黒物質ハロを大規模で低分解能暗黒物質のみのシミュレーションから予測する。 これは、低分解能を同じ宇宙論、初期条件、ボックスサイズを共有するシミュレーションの高分解能密度場にマッピングすることで達成される。 質量分解能を8倍に向上させるため,条件付きGANを用いたU-Netの変動を利用して,高分解能ターゲットと視覚的,統計的に極めてよく一致した出力を生成する。 本手法は,低分解能シミュレーションからgpc/hボックスサイズ以上の高分解能密度出力を生成することができることを示唆する。

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