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。

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