論文の概要: Learning Null Geodesics for Gravitational Lensing Rendering in General Relativity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15775v1
• Date: Mon, 21 Jul 2025 16:30:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.48423
• Title: Learning Null Geodesics for Gravitational Lensing Rendering in General Relativity
• Title（参考訳）: 一般相対論における重力レンズレンダリングのためのヌル測地学の学習
• Authors: Mingyuan Sun, Zheng Fang, Jiaxu Wang, Kunyi Zhang, Qiang Zhang, Renjing Xu,
• Abstract要約: GravLensXは、ニューラルネットワークを使ってブラックホールを重力レンズ効果でレンダリングする革新的な方法である。 我々の研究結果は、ニューラルネットワークが複雑な天体物理学現象のレンダリングに有望な代替手段を提供することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.527923672995977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present GravLensX, an innovative method for rendering black holes with gravitational lensing effects using neural networks. The methodology involves training neural networks to fit the spacetime around black holes and then employing these trained models to generate the path of light rays affected by gravitational lensing. This enables efficient and scalable simulations of black holes with optically thin accretion disks, significantly decreasing the time required for rendering compared to traditional methods. We validate our approach through extensive rendering of multiple black hole systems with superposed Kerr metric, demonstrating its capability to produce accurate visualizations with significantly $15\times$ reduced computational time. Our findings suggest that neural networks offer a promising alternative for rendering complex astrophysical phenomena, potentially paving a new path to astronomical visualization.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを用いて、重力レンズ効果を持つブラックホールを描画する革新的な方法であるGravLensXを提案する。 この手法は、ブラックホールの周囲の時空に合うようにニューラルネットワークを訓練し、重力レンズによって影響を受ける光線の経路を生成するためにこれらの訓練されたモデルを使用する。 これにより、光学的に薄い降着円盤を持つブラックホールの効率的でスケーラブルなシミュレーションが可能となり、従来の方法に比べてレンダリングに要する時間を著しく削減できる。 重畳されたKerrメートル法で複数のブラックホール系を広範囲にレンダリングし、計算時間を大幅に削減する15\times$15\timesで正確な視覚化を実現できることを示した。 我々の発見は、ニューラルネットワークが複雑な天体物理学現象をレンダリングするための有望な代替手段を提供し、天文学的な可視化への新たな道を開く可能性を示唆している。

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