論文の概要: Predicting large scale cosmological structure evolution with GAN-based autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02171v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 16:17:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 18:05:21.701973
• Title: Predicting large scale cosmological structure evolution with GAN-based autoencoders
• Title（参考訳）: GANベースのオートエンコーダによる大規模宇宙構造進化予測
• Authors: Marion Ullmo, Nabila Aghnim, Aur\'elien Decelle, Miguel Aragon-Calvo
• Abstract要約: 我々は,GANをベースとしたオートエンコーダ(AE)を用いて,シミュレーション中の構造進化を予測する。 AEsは、DM場の2次元シミュレーションにおける構造進化を予測できるが、密度場のみを入力として、同様の条件下での3次元シミュレーションでは、はるかに低性能であることがわかった。
• 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: Cosmological simulations play a key role in the prediction and understanding of large scale structure formation from initial conditions. We make use of GAN-based Autoencoders (AEs) in an attempt to predict structure evolution within simulations. The AEs are trained on images and cubes issued from respectively 2D and 3D N-body simulations describing the evolution of the dark matter (DM) field. We find that while the AEs can predict structure evolution for 2D simulations of DM fields well, using only the density fields as input, they perform significantly more poorly in similar conditions for 3D simulations. However, additionally providing velocity fields as inputs greatly improves results, with similar predictions regardless of time-difference between input and target.
• Abstract（参考訳）: 宇宙シミュレーションは初期状態からの大規模構造形成の予測と理解において重要な役割を果たす。 我々は,GANをベースとしたオートエンコーダ(AE)を用いて,シミュレーション中の構造進化を予測する。 aesは、ダークマター(dm)フィールドの進化を記述する2次元および3次元のn体シミュレーションから発行される画像と立方体に基づいて訓練される。 aesは密度場のみを入力として,dmフィールドの2次元シミュレーションにおける構造変化を十分に予測できるが,同様の条件下では3次元シミュレーションの精度が著しく低下することがわかった。 しかし、入力として速度場を提供することは、入力とターゲットの時間差に関係なく、同様の予測で結果を大幅に改善する。

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