論文の概要: Galactification: painting galaxies onto dark matter only simulations using a transformer-based model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08438v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:58:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.816506
• Title: Galactification: painting galaxies onto dark matter only simulations using a transformer-based model
• Title（参考訳）: 銀河を暗黒物質に塗る:変圧器モデルによるシミュレーションのみ
• Authors: Shivam Pandey, Christopher C. Lovell, Chirag Modi, Benjamin D. Wandelt,
• Abstract要約: 我々は、安価な暗黒物質のみのシミュレーションで条件付けられたモック銀河カタログを高速に生成するフレームワークを開発した。 本稿では、3次元暗黒物質密度と速度場を入力とし、対応する銀河の点雲を出力するマルチモーダル変圧器モデルを提案する。 我々は、トレーニングされたモデルが、様々な銀河要約統計を忠実に再現し、基礎となる宇宙学的および天体物理学的パラメータの変化によってそれらの変動を正しく捉えていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0614155147784068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Connecting the formation and evolution of galaxies to the large-scale structure is crucial for interpreting cosmological observations. While hydrodynamical simulations accurately model the correlated properties of galaxies, they are computationally prohibitive to run over volumes that match modern surveys. We address this by developing a framework to rapidly generate mock galaxy catalogs conditioned on inexpensive dark-matter-only simulations. We present a multi-modal, transformer-based model that takes 3D dark matter density and velocity fields as input, and outputs a corresponding point cloud of galaxies with their physical properties. We demonstrate that our trained model faithfully reproduces a variety of galaxy summary statistics and correctly captures their variation with changes in the underlying cosmological and astrophysical parameters, making it the first accelerated forward model to capture all the relevant galaxy properties, their full spatial distribution, and their conditional dependencies in hydrosimulations.
• Abstract（参考訳）: 銀河の形成と進化を大規模構造に結びつけることは、宇宙観測の解釈に不可欠である。 流体力学のシミュレーションは銀河の相関特性を正確にモデル化するが、現代の調査と一致する体積を計算的に超えることは禁じられている。 我々は、安価な暗黒物質のみのシミュレーションで条件付けられた模擬銀河カタログを迅速に生成するフレームワークを開発することで、この問題に対処する。 本稿では、3次元暗黒物質密度と速度場を入力とし、対応する銀河の点雲を物理特性で出力するマルチモーダル変圧器モデルを提案する。 トレーニングされたモデルは、様々な銀河要約統計を忠実に再現し、基礎となる宇宙や天体物理学のパラメータの変化によってそれらの変動を正しく捉え、関連する銀河の性質、その全空間分布、および水理シミュレーションにおける条件依存性を捉える最初の加速された前方モデルとなることを実証した。

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