論文の概要: Predicting the Radiation Field of Molecular Clouds using Denoising
Diffusion Probabilistic Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05811v1
- Date: Mon, 11 Sep 2023 20:28:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-13 15:23:03.209297
- Title: Predicting the Radiation Field of Molecular Clouds using Denoising
Diffusion Probabilistic Models
- Title（参考訳）: 拡散確率モデルを用いた分子雲の放射場予測
- Authors: Duo Xu, Stella Offner, Robert Gutermuth, Michael Grudic, David
Guszejnov, and Philip Hopkins
- Abstract要約: 我々は、恒星間放射場(ISRF)強度を4.5,24,250の3バンドダストエミッションに基づいて予測するために、深層学習技術を採用している。
我々のモデルは、複雑で制約の厳しいISRF環境においても、放射線のフィードバック分布を強く予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2215308271891403
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Accurately quantifying the impact of radiation feedback in star formation is
challenging. To address this complex problem, we employ deep learning
techniques, denoising diffusion probabilistic models (DDPMs), to predict the
interstellar radiation field (ISRF) strength based on three-band dust emission
at 4.5 \um, 24 \um, and 250 \um. We adopt magnetohydrodynamic simulations from
the STARFORGE (STAR FORmation in Gaseous Environments) project that model star
formation and giant molecular cloud (GMC) evolution. We generate synthetic dust
emission maps matching observed spectral energy distributions in the Monoceros
R2 (MonR2) GMC. We train DDPMs to estimate the ISRF using synthetic three-band
dust emission. The dispersion between the predictions and true values is within
a factor of 0.1 for the test set. We extended our assessment of the diffusion
model to include new simulations with varying physical parameters. While there
is a consistent offset observed in these out-of-distribution simulations, the
model effectively constrains the relative intensity to within a factor of 2.
Meanwhile, our analysis reveals weak correlation between the ISRF solely
derived from dust temperature and the actual ISRF. We apply our trained model
to predict the ISRF in MonR2, revealing a correspondence between intense ISRF,
bright sources, and high dust emission, confirming the model's ability to
capture ISRF variations. Our model robustly predicts radiation feedback
distribution, even in complex, poorly constrained ISRF environments like those
influenced by nearby star clusters. However, precise ISRF predictions require
an accurate training dataset mirroring the target molecular cloud's unique
physical conditions.
- Abstract（参考訳）: 星形成における放射フィードバックの影響を正確に定量化することは困難である。
このような複雑な問題に対処するため, 拡散確率モデル (DDPM) を記述した深層学習手法を用いて, 4.5 \um, 24 \um, 250 \umの3バンドダストエミッションに基づく恒星間放射場(ISRF)強度を予測する。
我々は、恒星形成と巨大分子雲(GMC)の進化をモデル化するSTARFORGE(STAR Formation in Gaseous Environments)プロジェクトから磁気流体力学シミュレーションを採用する。
我々はモノケロスR2 (MonR2) GMCで観測されたスペクトルエネルギー分布と一致する合成塵の放出マップを生成する。
合成3バンドダストエミッションを用いたISRF推定のためにDDPMを訓練する。
予測値と真の値の間の分散は、テスト集合の0.1倍以内である。
拡散モデルの評価を,物理パラメータの異なる新しいシミュレーションを含むように拡張した。
これらのアウト・オブ・ディストリビューション・シミュレーションでは一貫したオフセットが観測されているが、モデルは相対強度を2。
一方, ダスト温度のみに由来するISRFと実際のISRFとの間には弱い相関関係が認められた。
我々は、トレーニングされたモデルをMonR2のISRF予測に適用し、強いISRF、明るい光源、高塵の放出の対応を明らかにし、ISRFの変動を捉える能力を確認する。
我々のモデルは、近隣の星団に影響されたような、複雑で制約の弱いISRF環境においても、放射線のフィードバック分布を強く予測する。
しかし、正確なISRF予測では、ターゲット分子雲の特異な物理的条件を反映した正確なトレーニングデータセットが必要である。
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