論文の概要: Learning the Evolution of Physical Structure of Galaxies via Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18440v1
- Date: Wed, 27 Nov 2024 15:28:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 15:25:28.852555
- Title: Learning the Evolution of Physical Structure of Galaxies via Diffusion Models
- Title(参考訳): 拡散モデルによる銀河の物理構造の進化の学習
- Authors: Andrew Lizarraga, Eric Hanchen Jiang, Jacob Nowack, Yun Qi Li, Ying Nian Wu, Bernie Boscoe, Tuan Do,
- Abstract要約: 本稿では、銀河画像を生成するために、赤方偏移にDDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)を適応させる新しい手法を提案する。
我々は、この先進的な生成モデルが、その画像と赤方偏移測定のみに基づいて、銀河の物理的特性を正確に捉えることができるかどうかを考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.01313417459577
- License:
- Abstract: In astrophysics, understanding the evolution of galaxies in primarily through imaging data is fundamental to comprehending the formation of the Universe. This paper introduces a novel approach to conditioning Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) on redshifts for generating galaxy images. We explore whether this advanced generative model can accurately capture the physical characteristics of galaxies based solely on their images and redshift measurements. Our findings demonstrate that this model not only produces visually realistic galaxy images but also encodes the underlying changes in physical properties with redshift that are the result of galaxy evolution. This approach marks a significant advancement in using generative models to enhance our scientific insight into cosmic phenomena.
- Abstract(参考訳): 天体物理学において、主に画像データを通して銀河の進化を理解することは、宇宙の形成を理解するのに不可欠である。
本稿では、銀河画像を生成するために、赤方偏移にDDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)を適応させる新しい手法を提案する。
我々は、この先進的な生成モデルが、その画像と赤方偏移測定のみに基づいて、銀河の物理的特性を正確に捉えることができるかどうかを考察する。
以上の結果から,このモデルでは視界に現実的な銀河像が生成されるだけでなく,銀河進化の結果である赤方偏移による物理特性の変化も符号化されていることが示唆された。
このアプローチは、宇宙現象に関する科学的洞察を高めるために生成モデルを使用することにおいて、大きな進歩を示す。
関連論文リスト
- Oscillation Inversion: Understand the structure of Large Flow Model through the Lens of Inversion Method [60.88467353578118]
実世界のイメージを逆転させる固定点インスパイアされた反復的アプローチは収束を達成せず、異なるクラスタ間で振動することを示す。
本稿では,画像強調,ストロークベースのリカラー化,および視覚的プロンプト誘導画像編集を容易にする,シンプルで高速な分布転送手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-17T17:45:37Z) - Using Galaxy Evolution as Source of Physics-Based Ground Truth for Generative Models [0.9701233658865522]
我々は条件付き拡散軸確率モデル(DDPM)と条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)を構築する。
これは、これらの生成モデルを物理的に動機付けられたメトリクスを用いて探索する最初の研究の1つである。
どちらのモデルも、人間の評価に基づいて、同等の現実的な銀河を生成することが分かっていますが、我々の物理学に基づくメトリクスは、生成モデルの強みと弱みをよりよく識別することができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-09T21:01:08Z) - Galaxy Classification: A machine learning approach for classifying
shapes using numerical data [0.0]
我々は,Galaxy Zooプロジェクトの数値データを用いて,銀河分類のための機械学習モデルを提案する。
我々のモデルは銀河の分類において高い精度を達成し、銀河の形成と進化の理解を著しく向上させる可能性を持っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T20:47:16Z) - Towards solving model bias in cosmic shear forward modeling [2.967246997200238]
弱い重力レンズは、宇宙のせん断と呼ばれる銀河形態のわずかなせん断を発生させる。
楕円度測定の統計に基づくせん断推定の現代の技術は、楕円度が任意の銀河の光のプロファイルに対して適切に定義された量ではないという事実に悩まされている。
生成モデルが銀河形態を捉えるハイブリッド物理・ディープラーニング階層ベイズモデルにより、現実的な銀河上でのせん断の偏りのない推定を復元できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T16:23:49Z) - Inferring Structural Parameters of Low-Surface-Brightness-Galaxies with
Uncertainty Quantification using Bayesian Neural Networks [70.80563014913676]
ベイズニューラルネットワーク (BNN) を用いて, シミュレーションした低地表面明度銀河画像から, それらのパラメータの不確かさを推測できることを示す。
従来のプロファイル適合法と比較して、BNNを用いて得られた不確実性は等しく、よく校正され、パラメータの点推定は真の値に近いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-07T17:55:26Z) - Realistic galaxy image simulation via score-based generative models [0.0]
本研究では,銀河の観測を模倣した現実的かつ偽のイメージを生成するために,スコアベースの生成モデルが利用できることを示す。
主観的には、生成された銀河は実際のデータセットのサンプルと比較すると非常に現実的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-02T16:27:08Z) - DeepShadows: Separating Low Surface Brightness Galaxies from Artifacts
using Deep Learning [70.80563014913676]
本研究では,低地光度銀河と人工物とを分離する問題に対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の利用について検討する。
我々は、CNNが低地光度宇宙の研究に非常に有望な道を提供することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-24T22:51:08Z) - Predicting galaxy spectra from images with hybrid convolutional neural
networks [0.0]
バッチ正規化の代わりにデコンボリューションを伴うハイブリッド畳み込みニューラルネットワークを用いた強力な新しいアプローチを提案する。
銀河画像とスペクトルの間の学習されたマッピングは、将来の広視野探査に革命をもたらすだろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-25T16:16:16Z) - Neural Cellular Automata Manifold [84.08170531451006]
ニューラルセルラーオートマタのニューラルネットワークアーキテクチャは、より大きなNNにカプセル化可能であることを示す。
これにより、NAAの多様体を符号化する新しいモデルを提案し、それぞれが異なる画像を生成することができる。
生物学的には、我々のアプローチは転写因子の役割を担い、細胞の分化を促進する特定のタンパク質への遺伝子マッピングを調節する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T11:41:57Z) - Visual Grounding of Learned Physical Models [66.04898704928517]
人間は、物体の物理的特性を直感的に認識し、複雑な相互作用に従事している場合でも、その動きを予測する。
我々は、物理を同時に推論し、視覚と力学の先行に基づく将来の予測を行うニューラルモデルを提案する。
実験により、我々のモデルはいくつかの観測範囲内で物理的特性を推測できることが示され、モデルが目に見えないシナリオに迅速に適応し、将来正確な予測を行うことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-28T17:06:38Z)
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。