論文の概要: 3D-Spatiotemporal Forecasting the Expansion of Supernova Shells Using
Deep Learning toward High-Resolution Galaxy Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00026v2
- Date: Fri, 15 Sep 2023 14:29:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-18 18:57:58.471317
- Title: 3D-Spatiotemporal Forecasting the Expansion of Supernova Shells Using
Deep Learning toward High-Resolution Galaxy Simulations
- Title（参考訳）: 高分解能銀河シミュレーションに向けた深層学習による超新星シェル膨張の3次元時空間予測
- Authors: Keiya Hirashima, Kana Moriwaki, Michiko S. Fujii, Yutaka Hirai,
Takayuki R. Saitoh, Junichiro Makino
- Abstract要約: 超新星(SNe)の短い統合タイムステップは、高分解能銀河シミュレーションにおいて深刻なボトルネックとなっている。
SN爆発後の殻膨張を予測するための深層学習モデルである3D-MIMを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Supernova (SN) plays an important role in galaxy formation and evolution. In
high-resolution galaxy simulations using massively parallel computing, short
integration timesteps for SNe are serious bottlenecks. This is an urgent issue
that needs to be resolved for future higher-resolution galaxy simulations. One
possible solution would be to use the Hamiltonian splitting method, in which
regions requiring short timesteps are integrated separately from the entire
system. To apply this method to the particles affected by SNe in a
smoothed-particle hydrodynamics simulation, we need to detect the shape of the
shell on and within which such SN-affected particles reside during the
subsequent global step in advance. In this paper, we develop a deep learning
model, 3D-MIM, to predict a shell expansion after a SN explosion. Trained on
turbulent cloud simulations with particle mass $m_{\rm gas}$~=~1 M$_\odot$, the
model accurately reproduces the anisotropic shell shape, where densities
decrease by over 10 per cent by the explosion. We also demonstrate that the
model properly predicts the shell radius in the uniform medium beyond the
training dataset of inhomogeneous turbulent clouds. We conclude that our model
enables the forecast of the shell and its interior where SN-affected particles
will be present.
- Abstract（参考訳）: 超新星(SN)は銀河の形成と進化に重要な役割を果たしている。
超並列計算を用いた高解像度銀河シミュレーションでは、sneの短い積分時間ステップは深刻なボトルネックである。
これは、将来の高解像度銀河シミュレーションのために解決する必要がある緊急問題である。
可能な1つの解決策はハミルトニアン分割法で、短い時間ステップを必要とする領域はシステム全体から分離して統合される。
平滑化粒子の流体力学シミュレーションにおいて, sneの影響を受ける粒子に適用するには, その後の大域的ステップにおいて, このようなsn影響を受ける粒子の殻の形状を事前に検出する必要がある。
本稿では,SN爆発後の殻膨張を予測する深層学習モデルである3D-MIMを開発する。
粒子質量$m_{\rm gas}$~=~1 m$_\odot$の乱流シミュレーションに基づいて訓練されたこのモデルは、爆発によって密度が10%以上減少する異方性殻の形を正確に再現する。
また,不均質乱流雲のトレーニングデータセットを超えた均一媒質中の殻半径を適切に予測することを示した。
本モデルにより,SNの影響のある粒子が存在する貝殻とその内部の予測が可能となる。
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