論文の概要: Field Level Neural Network Emulator for Cosmological N-body Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04594v1
- Date: Thu, 9 Jun 2022 16:21:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-10 18:15:20.920038
- Title: Field Level Neural Network Emulator for Cosmological N-body Simulations
- Title（参考訳）: 宇宙論的n体シミュレーションのためのフィールドレベルニューラルネットワークエミュレータ
- Authors: Drew Jamieson, Yin Li, Renan Alves de Oliveira, Francisco
Villaescusa-Navarro, Shirley Ho, David N. Spergel
- Abstract要約: 非線形状態において高精度な宇宙構造形成のためのフィールドレベルエミュレータを構築した。
我々は、2つの畳み込みニューラルネットワークを用いて、N体シミュレーション粒子の非線形変位と速度を出力する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.051595217991437
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We build a field level emulator for cosmic structure formation that is
accurate in the nonlinear regime. Our emulator consists of two convolutional
neural networks trained to output the nonlinear displacements and velocities of
N-body simulation particles based on their linear inputs. Cosmology dependence
is encoded in the form of style parameters at each layer of the neural network,
enabling the emulator to effectively interpolate the outcomes of structure
formation between different flat $\Lambda$CDM cosmologies over a wide range of
background matter densities. The neural network architecture makes the model
differentiable by construction, providing a powerful tool for fast field level
inference. We test the accuracy of our method by considering several summary
statistics, including the density power spectrum with and without redshift
space distortions, the displacement power spectrum, the momentum power
spectrum, the density bispectrum, halo abundances, and halo profiles with and
without redshift space distortions. We compare these statistics from our
emulator with the full N-body results, the COLA method, and a fiducial neural
network with no cosmological dependence. We find our emulator gives accurate
results down to scales of $k \sim 1\ \mathrm{Mpc}^{-1}\, h$, representing a
considerable improvement over both COLA and the fiducial neural network. We
also demonstrate that our emulator generalizes well to initial conditions
containing primordial non-Gaussianity, without the need for any additional
style parameters or retraining.
- Abstract（参考訳）: 非線形状態において高精度な宇宙構造形成のためのフィールドレベルエミュレータを構築する。
このエミュレータは,n体シミュレーション粒子の非線形変位と速度を線形入力に基づいて出力するように訓練された2つの畳み込みニューラルネットワークからなる。
コスモロジー依存はニューラルネットワークの各層におけるスタイルパラメーターの形式で符号化され、エミュレータは様々な背景物質密度に対して異なる$\Lambda$CDM宇宙論の間で構造形成の結果を効果的に補間することができる。
ニューラルネットワークアーキテクチャは、モデルを構成によって微分可能とし、高速フィールドレベルの推論のための強力なツールを提供する。
提案手法の精度は,赤方偏移空間歪みのある密度パワースペクトル,変位パワースペクトル,運動量パワースペクトル,密度双スペクトル,ハロ量,赤方偏移空間歪みのないハロプロファイルなど,いくつかの要約統計を考慮し検証した。
我々は,エミュレータからのこれらの統計データを,宇宙依存のない完全なN-body結果,COLA法,およびフィデューシャルニューラルネットワークと比較した。
我々のエミュレータは、COLAとフィデューシャルニューラルネットワークの双方に対する大幅な改善を示す、$k \sim 1\ \mathrm{Mpc}^{-1}\, h$まで正確な結果を与える。
また,本エミュレータは,追加のスタイルパラメータや再トレーニングを必要とせず,原始的非ガウス性を含む初期条件によく一般化できることを実証した。
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