論文の概要: Dynamic Black-hole Emission Tomography with Physics-informed Neural Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08029v1
- Date: Sun, 08 Feb 2026 16:03:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.939514
- Title: Dynamic Black-hole Emission Tomography with Physics-informed Neural Fields
- Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークを用いた動的ブラックホール放射トモグラフィ
- Authors: Berthy T. Feng, Andrew A. Chael, David Bromley, Aviad Levis, William T. Freeman, Katherine L. Bouman,
- Abstract要約: EHTの測定値から4D(time + 3D)の放射率場に適合させるために、微分可能なニューラルレンダリングを用いる物理インフォームドアプローチであるPI-DEFを提案する。
提案手法は, 4次元放射率場と3次元速度場を協調的に再構成し, 放射率のダイナミクスに対するソフト制約として速度を強制する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.10923166026416
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the success of static black-hole imaging, the next frontier is the dynamic and 3D imaging of black holes. Recovering the dynamic 3D gas near a black hole would reveal previously-unseen parts of the universe and inform new physics models. However, only sparse radio measurements from a single viewpoint are possible, making the dynamic 3D reconstruction problem significantly ill-posed. Previously, BH-NeRF addressed the ill-posed problem by assuming Keplerian dynamics of the gas, but this assumption breaks down near the black hole, where the strong gravitational pull of the black hole and increased electromagnetic activity complicate fluid dynamics. To overcome the restrictive assumptions of BH-NeRF, we propose PI-DEF, a physics-informed approach that uses differentiable neural rendering to fit a 4D (time + 3D) emissivity field given EHT measurements. Our approach jointly reconstructs the 3D velocity field with the 4D emissivity field and enforces the velocity as a soft constraint on the dynamics of the emissivity. In experiments on simulated data, we find significantly improved reconstruction accuracy over both BH-NeRF and a physics-agnostic approach. We demonstrate how our method may be used to estimate other physics parameters of the black hole, such as its spin.
- Abstract（参考訳）: 静的ブラックホールイメージングの成功により、次のフロンティアはブラックホールのダイナミックで3Dイメージングである。
ブラックホールの近くでダイナミックな3Dガスを回収すると、宇宙の未確認領域が明らかになり、新しい物理モデルがもたらされる。
しかし, 単一視点からの電波測定のみが可能であり, 動的3次元再構成問題を著しく悪化させる。
以前は、BH-NeRFはケプラーの気体力学を仮定して不適切な問題に対処していたが、この仮定はブラックホールの強い重力引力と電磁活動の増加が流体力学を複雑にするブラックホールの近くで崩壊する。
BH-NeRFの制約的な仮定を克服するために、EHTの測定値から4D(time + 3D)の放射率場に適合させるために、微分可能なニューラルレンダリングを用いる物理インフォームドアプローチPI-DEFを提案する。
提案手法は, 4次元放射率場と3次元速度場を協調的に再構成し, 放射率のダイナミクスに対するソフト制約として速度を強制する。
シミュレーションデータを用いた実験では,BH-NeRFと物理非依存の両手法による再構成精度が有意に向上した。
我々は、この方法を用いて、スピンのようなブラックホールの他の物理パラメータを推定する方法を実証する。
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