論文の概要: Reconstructing Galaxy Cluster Mass Maps using Score-based Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02857v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 18:00:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 05:14:45.918735
• Title: Reconstructing Galaxy Cluster Mass Maps using Score-based Generative Modeling
• Title（参考訳）: Score-based Generative Modeling を用いた銀河団質量図の再構成
• Authors: Alan Hsu, Matthew Ho, Joyce Lin, Carleen Markey, Michelle Ntampaka, Hy Trac, Barnabás Póczos,
• Abstract要約: 本稿では,銀河団のガス・ダークマター投影密度マップをスコアベース生成モデルを用いて再構成する手法を提案する。 拡散モデルでは, 模擬SZおよびX線像を条件付き観測として捉え, 学習データ後部からのサンプリングにより, 対応するガスおよびダークマターマップの実現を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.386611764730791
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel approach to reconstruct gas and dark matter projected density maps of galaxy clusters using score-based generative modeling. Our diffusion model takes in mock SZ and X-ray images as conditional observations, and generates realizations of corresponding gas and dark matter maps by sampling from a learned data posterior. We train and validate the performance of our model by using mock data from a hydrodynamical cosmological simulation. The model accurately reconstructs both the mean and spread of the radial density profiles in the spatial domain to within 5\%, indicating that the model is able to distinguish between clusters of different sizes. In the spectral domain, the model achieves close-to-unity values for the bias and cross-correlation coefficients, indicating that the model can accurately probe cluster structures on both large and small scales. Our experiments demonstrate the ability of score models to learn a strong, nonlinear, and unbiased mapping between input observables and fundamental density distributions of galaxy clusters. These diffusion models can be further fine-tuned and generalized to not only take in additional observables as inputs, but also real observations and predict unknown density distributions of galaxy clusters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,銀河団のガス・ダークマター投影密度マップをスコアベース生成モデルを用いて再構成する手法を提案する。 我々の拡散モデルでは, モックSZとX線像を条件付き観測として捉え, 学習データ後部からのサンプリングにより, 対応するガスおよびダークマターマップの実現を図っている。 流体力学宇宙学シミュレーションのモックデータを用いて, モデルの性能を訓練し, 検証する。 このモデルでは,空間領域における放射密度プロファイルの平均値と拡散率を 5 % 以内まで正確に再構成し,異なる大きさのクラスターを区別できることを示す。 スペクトル領域では、モデルがバイアス係数と相互相関係数の近似値を達成し、大小のクラスタ構造を正確に探索できることを示す。 本実験は,銀河団の入力可観測物と基本密度分布の間の強大で非線形で偏りのないマッピングを,スコアモデルで学習できることを実証するものである。 これらの拡散モデルは、追加の観測可能なものを入力として取り込むだけでなく、実際の観測や未知の銀河団の密度分布を予測するために、さらに微調整および一般化することができる。

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