Abstrakt. Mörk materia i universum utvecklas genom gravitationen för att bilda ett komplext nätverk av halos, filament, blad och tomrum, som är känt som den kosmiska väven. Beräkningsmodellerna för de underliggande fysiska processerna, såsom klassiska N-kroppssimuleringar, är extremt resursintensiva, då de spårar gravitationens verkan i ett expanderande universum med hjälp av miljarder partiklar som spårare av den kosmiska materians fördelning. Därför kommer kommande kosmologiska experiment att möta en beräkningsbar flaskhals som kan begränsa utnyttjandet av deras fulla vetenskapliga potential. För att ta itu med denna utmaning demonstrerar vi tillämpningen av en maskininlärningsteknik som kallas Generativa Adversarial Networks (GAN) för att lära sig modeller som effektivt kan generera nya, fysiskt realistiska insikter om den kosmiska webben. Vårt träningsset är ett litet, representativt prov av 2D-bilder från N-kroppssimuleringar i storlek 500 och 100 Mpc. Vi visar att de GAN-producerade resultaten är kvalitativt och kvantitativt mycket lika originalen. Generation av ett nytt kosmiskt nätförverkligande med en GAN tar en bråkdel av en sekund, jämfört med de många timmar som behövs av N-kroppstekniken. Vi förväntar oss därför att GAN kommer att spela en viktig roll för att tillhandahålla extremt snabba och exakta simuleringar av kosmiska nät i eran av stora kosmologiska undersökningar, såsom Euklid och LSST.
En generativ modell som arbetar på 2D-skivor från N-kroppssimuleringar utvecklades av REF.
Fast cosmic web simulations with generative adversarial networks
{'venue': 'Rodriguez, A.C., Kacprzak, T., Lucchi, A. et al. Computational Astrophysics and Cosmology (2018) 5: 4', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Mathematics']}