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/2302.00026v3
- Date: Mon, 18 Sep 2023 00:56:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 10:13:28.426243
- 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。
関連論文リスト
- Surrogate Modeling for Computationally Expensive Simulations of
Supernovae in High-Resolution Galaxy Simulations [0.7927502566022343]
我々は,超新星が周囲のガスに与える影響を予測するため,機械学習とギブスサンプリングを組み合わせた手法を開発した。
本手法は、SNサブグリッドモデルを置き換えることができ、銀河形成シミュレーションにおいて未解決SNフィードバックを適切にシミュレートするのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-14T19:00:03Z) - Machine learning of hidden variables in multiscale fluid simulation [77.34726150561087]
流体力学方程式を解くには、しばしばミクロ物理学の欠如を考慮に入れた閉包関係を用いる必要がある。
本研究では, 終端微分可能な偏微分方程式シミュレータを用いて, 偏微分ニューラルネットワークを訓練する。
本手法により, 非線形, 大型クヌーズン数プラズマ物理を再現する方程式に基づく手法が可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-19T06:02:53Z) - Towards Complex Dynamic Physics System Simulation with Graph Neural ODEs [75.7104463046767]
本稿では,粒子系の空間的および時間的依存性を特徴付ける新しい学習ベースシミュレーションモデルを提案する。
我々は,GNSTODEのシミュレーション性能を,重力とクーロンの2つの実世界の粒子系上で実証的に評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-21T03:51:03Z) - Modeling the space-time correlation of pulsed twin beams [68.8204255655161]
パラメトリックダウンコンバージョンによって生成される絡み合ったツインビームは、画像指向アプリケーションで好まれるソースである。
本研究では,時間消費数値シミュレーションと非現実的な平面波ポンプ理論のギャップを埋めることを目的とした半解析モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-18T11:29:49Z) - Particle clustering in turbulence: Prediction of spatial and statistical
properties with deep learning [6.91821181311687]
等方性流体乱流の周期領域におけるEpsteinドラッグ状態における粒子の動力学をシミュレートする。
我々はU-Netディープラーニングモデルを訓練し、対応する流体場を入力として与えられた粒子密度と速度場の格子表現を予測する。
以上の結果から, 深層学習は, 乱流内の粒子群集の予測において, 直接数値シミュレーションを補完する可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-05T15:46:28Z) - Learning Large-scale Subsurface Simulations with a Hybrid Graph Network
Simulator [57.57321628587564]
本研究では3次元地下流体の貯留層シミュレーションを学習するためのハイブリッドグラフネットワークシミュレータ (HGNS) を提案する。
HGNSは、流体の進化をモデル化する地下グラフニューラルネットワーク(SGNN)と、圧力の進化をモデル化する3D-U-Netで構成されている。
産業標準地下フローデータセット(SPE-10)と1100万セルを用いて,HGNSが標準地下シミュレータの18倍の推算時間を短縮できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T17:29:57Z) - Entanglement and correlations in fast collective neutrino flavor
oscillations [68.8204255655161]
集合ニュートリノ振動は、天体物理学的な設定においてレプトンのフレーバーを輸送する上で重要な役割を担っている。
高速振動を呈する単純多角ジオメトリーにおける平衡外フレーバーのフルダイナミクスについて検討した。
我々はこれらの高速集団モードが同じ動的相転移によって生成されることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-05T17:00:06Z) - Visualizing spinon Fermi surfaces with time-dependent spectroscopy [62.997667081978825]
固体系において確立されたツールである時間依存性光電子分光法を低温原子量子シミュレーターに応用することを提案する。
1次元の$t-J$モデルの正確な対角化シミュレーションで、スピノンが非占有状態の効率的なバンド構造に出現し始めることを示す。
ポンプパルス後のスペクトル関数の依存性はスピノン間の集団的相互作用を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-27T18:00:02Z) - Learning the Evolution of the Universe in N-body Simulations [27.935462625522575]
非線型状態の予測を得るために、大規模なN体シミュレーションが構築されている。
n体シミュレーションは計算コストが高く、大量のデータを生成し、ストレージに負担をかける。
非線形n体シミュレーションを中間時間ステップで予測するために,ディープニューラルネットワークモデルを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T06:27:12Z) - Fast and Accurate Non-Linear Predictions of Universes with Deep Learning [21.218297581239664]
我々は、高速線形予測を数値シミュレーションから完全に非線形な予測に変換するV-Netベースのモデルを構築した。
我々のNNモデルはシミュレーションを小さなスケールにエミュレートすることを学び、現在の最先端の近似手法よりも高速かつ高精度である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-01T03:30:37Z) - Predicting Localized Primordial Star Formation with Deep Convolutional
Neural Networks [0.0]
本研究では、3次元深部畳み込みニューラルネットワークを原始星の形成とフィードバック効果の高速な代理モデルとして適用することを検討した。
本稿では,局所主星形成を予測するための代理モデルについて述べる。
我々の知る限り、これは高解像度の宇宙シミュレーションと一致する原始星形成領域を予測できる最初のモデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T22:32:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。