Materia utvecklas under påverkan av gravitation från minimal densitet fluktuationer. Icke-perturbativ struktur bildades hierarkiskt över alla skalor, och utvecklade icke-gaussiska funktioner i Universum, känd som den Kosmiska Webben (1). Att till fullo förstå universums strukturbildning är en av den moderna astrofysikens heliga graaler. Astrofysiker undersöker stora volymer av universum (2-9) och använder en stor ensemble av datorsimuleringar för att jämföra med de observerade uppgifterna för att extrahera all information från vårt eget universum. Men att utveckla biljoner galaxer över miljarder år även med den enklaste fysiken är en skrämmande uppgift. Vi bygger ett djupt neuralt nätverk, Deep Density Deplacement Model (hädanefter D 3 M), för att förutsäga den icke-linjära strukturbildningen av universum från enkel linjär perturbation teori. Vår omfattande analys visar att D 3 M överträffar den andra ordningens perturberingsteori (nedan kallad 2LPT), den allmänt använda snabba approximativa simuleringsmetoden, i punktvis jämförelse, 2-punkts korrelation och 3-punkts korrelation. Vi visar också att D 3 M exakt kan extrapolera långt utöver sina träningsdata, och förutsäga strukturbildning för betydligt olika kosmologiska parametrar. Vår studie visar för första gången att djupt lärande är ett praktiskt och korrekt alternativ till ungefärliga simuleringar av universums gravitationsstrukturbildning. kosmologi  och djupinlärning  en simulering A t dess kärna, modellering strukturbildningen av universum är en computingally utmanande uppgift; det innebär att utveckla biljoner partiklar med rätt fysisk modell över en stor volym över miljarder år. För att förenkla denna uppgift simulerar vi antingen en stor volym med enklare fysik eller en mindre volym med mer komplex fysik. För att producera den kosmiska väven i stor volym väljer vi gravitationen, den viktigaste komponenten i teorin, för att simulera på stora skalor. En gravitations-endast N-kroppssimulering är den mest populära; och effektiv numerisk metod för att förutsäga den fullständiga 6D-fasrymdfördelningen av ett stort antal massiva partiklar vars positioner och hastigheter utvecklas med tiden i Universum (10). Icke desto mindre är N-kroppssimuleringar relativt dyra att beräkna, vilket gör jämförelsen av N-kroppens simulerade storskaliga struktur (av olika underliggande kosmologiska parametrar) med det observerade universum till en utmanande uppgift. Här föreslår vi att vi lär oss en djup modell som förutsäger strukturbildningen som ett alternativ till dyra N - kroppssimuleringar. Djupt lärande (11) är en snabbt växande gren av maskininlärning där de senaste framstegen har lett till modeller som når och ibland överträffar mänskliga prestationer inom olika områden, från analys och syntes av bilder (12-14), ljud (15, 16), text (17, 18) och videor (19, 20) till komplexa kontroll- och planeringsuppgifter som de förekommer i robotik och spel (21-23). Detta nya paradigm påverkar också avsevärt en mängd olika områden inom vetenskaperna, från biologi (24, 25) till kemi (26, 27) och fysik (28, 29). Särskilt inom astronomi och kosmologi använder sig ett växande antal nya studier av djup inlärning för en mängd olika uppgifter, allt från analys av kosmisk mikrovågsbakgrund (30-32), storskalig struktur (33, 34) och gravitationslinserande effekter (35, 36) till klassificering av olika ljuskällor (37-39). Förmågan hos dessa modeller att lära sig komplexa funktioner har motiverat många att använda dem för att förstå fysiken hos interagerande objekt som utnyttjar bild-, video- och relationsdata (40-50). Att modellera dynamiken hos miljarder partiklar i N-kroppssimuleringar utgör dock en tydlig utmaning. I detta dokument visar vi att en variation i arkitekturen hos en välkänd modell för djupinlärning (51), effektivt kan omvandla den första ordningens approximationer till förskjutningsfältet och approximera den exakta lösningen, vilket ger korrekta uppskattningar av den storskaliga strukturen. Vårt mål är att visa att detta tillvägagångssätt är en seriös utmanare när det gäller att ersätta dyra kosmologiska simuleringar, och i detta syfte ger vi en omfattande analys av resultaten i följande avsnitt. Resultatet av en typisk N-kroppssimulering beror både på de initiala förhållandena och på kosmologiska parametrar. Vi rapporterar en ganska överraskande iakttagelse att vår Deep Density Deplacement Model (D 3 M), tränad med hjälp av en "single" uppsättning av
På senare tid har REF byggt en DCNN som kan förutsäga beräkningskrävande N-kroppssimuleringar från den linjära perturberingsteorin, vilket för första gången möjliggör en snabb ungefärlig simulering av komplexa 3D-fysiska system med hjälp av djupinlärning.
Learning to Predict the Cosmological Structure Formation
{'venue': 'PNAS July 9, 2019 116 (28) 13825-13832', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine', 'Computer Science']}