論文の概要: Emulating Radiative Transfer in Astrophysical Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08219v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:47:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.700943
• Title: Emulating Radiative Transfer in Astrophysical Environments
• Title（参考訳）: 宇宙物理環境における放射移動のシミュレーション
• Authors: Rune Rost, Lorenzo Branca, Tobias Buck,
• Abstract要約: 放射移動は天体物理学の基本的な過程であり、電離放射線と光子圧力を通したシミュレーションにおいて、観測の解釈と熱的および動的フィードバックのモデル化の両方に不可欠である。 本稿では,高い精度を保ちながら,放射能伝達計算を著しく高速化するサロゲートモデルを提案する。 本モデルでは, 平均相対誤差を3%以下に保ちながら, 3次元単色放射移動を吸収放出近似で近似し, 2次以上の速度アップを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radiative transfer is a fundamental process in astrophysics, essential for both interpreting observations and modeling thermal and dynamical feedback in simulations via ionizing radiation and photon pressure. However, numerically solving the underlying radiative transfer equation is computationally intensive due to the complex interaction of light with matter and the disparity between the speed of light and the typical gas velocities in astrophysical environments, making it particularly expensive to include the effects of on-the-fly radiation in hydrodynamic simulations. This motivates the development of surrogate models that can significantly accelerate radiative transfer calculations while preserving high accuracy. We present a surrogate model based on a Fourier Neural Operator architecture combined with U-Nets. Our model approximates three-dimensional, monochromatic radiative transfer in time-dependent regimes, in absorption-emission approximation, achieving speedups of more than 2 orders of magnitude while maintaining an average relative error below 3%, demonstrating our approach's potential to be integrated into state-of-the-art hydrodynamic simulations.
• Abstract（参考訳）: 放射移動は天体物理学の基本的な過程であり、電離放射線と光子圧力を通したシミュレーションにおいて、観測の解釈と熱的および動的フィードバックのモデル化の両方に不可欠である。 しかし、物質との光の複雑な相互作用と、天体物理環境における光の速度と典型的なガス速度の相違により、基礎となる放射移動方程式を数値的に解くことは、流体力学シミュレーションにおけるオンザフライ放射の影響を含めることが特に高価である。 これにより、高い精度を保ちながら、放射能伝達計算を著しく高速化するサロゲートモデルの開発が動機となる。 本稿では,Fourier Neural OperatorアーキテクチャとU-Netを併用したサロゲートモデルを提案する。 本モデルでは, 平均相対誤差を3%以下に保ちながら, 吸収・放出近似における3次元単色放射移動を2桁以上のスピードアップを達成し, 現状の流体力学シミュレーションに統合される可能性を示す。

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