論文の概要: Strong Gravitational Lensing Posterior Sampling in Pixel-Space Using Diffusion Models and Recurrent Inference Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19459v1
• Date: Tue, 21 Jul 2026 18:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-23 18:51:37.899297
• Title: Strong Gravitational Lensing Posterior Sampling in Pixel-Space Using Diffusion Models and Recurrent Inference Machines
• Title（参考訳）: 拡散モデルとリカレント推論マシンを用いた画素空間の高重力レンズ後部サンプリング
• Authors: Guillaume Payeur, Laurence Perreault-Levasseur, Gabriel Missael Barco, Yashar Hezaveh,
• Abstract要約: 本研究では,観測条件付き画素画像として,源銀河の後方サンプルと前景の質量分布を生成する手法を提案する。 背景銀河や前景銀河を用いて現実的な重力レンズシミュレーションをモデル化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7414910806409996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling galaxy-galaxy strong gravitational lenses to infer the brightness of the source galaxy and the mass distribution of the foreground galaxy is computationally challenging, particularly for high-resolution, high signal-to-noise ratio observations. In this regime, high-dimensional representations of both the source and the foreground mass distribution are necessary to model the data down to the noise level. This inference problem has been challenging for both traditional and machine learning-based methods because of its high dimensionality and its non-linearity in the foreground mass distribution. We present a method to generate joint posterior samples of the source galaxy and foreground mass distribution as pixelated images conditioned on observations. The method combines diffusion-based generative modeling and recurrent inference machines. It can model realistic gravitational lensing simulations with background and foreground galaxies drawn from cosmological hydrodynamical simulations down to the noise level.
• Abstract（参考訳）: 銀河ギャラクシーの強い重力レンズをモデリングして、源銀河の明るさと前景銀河の質量分布を推定することは、特に高分解能で高信号-雑音比の観測において、計算的に困難である。 この体制では、音源と前景の質量分布の両方の高次元表現が、ノイズレベルまでデータをモデル化するために必要である。 この推論問題は、その高次元性と前景の質量分布における非線形性のため、従来の手法と機械学習手法の両方において困難である。 本研究では,観測条件付き画素画像として,源銀河の合同後部サンプルと前景の質量分布を生成する手法を提案する。 この方法は拡散に基づく生成モデルと繰り返し推論マシンを組み合わせる。 背景銀河や前景銀河を用いて現実的な重力レンズシミュレーションをモデル化することができる。

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