論文の概要: ASURA-FDPS-ML: Star-by-star Galaxy Simulations Accelerated by Surrogate Modeling for Supernova Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23346v1
- Date: Wed, 30 Oct 2024 18:00:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-01 17:02:26.745783
- Title: ASURA-FDPS-ML: Star-by-star Galaxy Simulations Accelerated by Surrogate Modeling for Supernova Feedback
- Title（参考訳）: ASURA-FDPS-ML:超新星帰還のための代理モデルによる星間銀河シミュレーション
- Authors: Keiya Hirashima, Kana Moriwaki, Michiko S. Fujii, Yutaka Hirai, Takayuki R. Saitoh, Junnichiro Makino, Ulrich P. Steinwandel, Shirley Ho,
- Abstract要約: 代理モデルによって加速される新しい高分解能銀河シミュレーションを導入し、計算コストを約75%削減する。
約8太陽質量のゼロ年代主系列質量を持つ質量級の恒星は、核崩壊型超新星(CCSNe)として爆発する
計算コストを削減し,物理スケールギャップを効果的に橋渡しし,マルチスケールシミュレーションを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7324709841516586
- License:
- Abstract: We introduce new high-resolution galaxy simulations accelerated by a surrogate model that reduces the computation cost by approximately 75 percent. Massive stars with a Zero Age Main Sequence mass of about 8 solar masses and above explode as core-collapse supernovae (CCSNe), which play a critical role in galaxy formation. The energy released by CCSNe is essential for regulating star formation and driving feedback processes in the interstellar medium (ISM). However, the short integration timesteps required for SNe feedback present significant bottlenecks in star-by-star galaxy simulations that aim to capture individual stellar dynamics and the inhomogeneous shell expansion of SNe within the turbulent ISM. Our new framework combines direct numerical simulations and surrogate modeling, including machine learning and Gibbs sampling. The star formation history and the time evolution of outflow rates in the galaxy match those obtained from resolved direct numerical simulations. Our new approach achieves high-resolution fidelity while reducing computational costs, effectively bridging the physical scale gap and enabling multi-scale simulations.
- Abstract（参考訳）: 代理モデルによって加速される新しい高分解能銀河シミュレーションを導入し、計算コストを約75%削減する。
ゼロエイジ主系列質量は約8太陽質量以上で、核崩壊型超新星(CCSNe)として爆発し、銀河形成に重要な役割を果たしている。
CCSNeによって放出されるエネルギーは、星間物質(ISM)の星形成と駆動のフィードバックプロセスの制御に不可欠である。
しかし、SNeのフィードバックに必要な短い積分時間ステップは、恒星ごとの銀河シミュレーションにおいて、個々の恒星のダイナミクスと、乱流ISM内のSNeの非均一な殻膨張を捉えるために重要なボトルネックとなる。
我々の新しいフレームワークは、直接数値シミュレーションと、機械学習やギブスサンプリングを含む代理モデリングを組み合わせる。
銀河における星形成の歴史と流出速度の時間進化は、解決された直接数値シミュレーションから得られたものと一致する。
計算コストを削減し,物理スケールギャップを効果的に橋渡しし,マルチスケールシミュレーションを可能にする。
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