基于机器学习的模糊暗物质孤子内部重子密度分布解析模拟器

经验重子密度剖面可以纳入薛定谔-泊松（SP）方程中以影响模糊暗物质（FDM）孤子的形成。然而，为了探测重子对 FDM 孤子其他动力学演化的影响，需要其在对应 FDM 孤子内部的运动方程（EoM）。在本文中，给定经验重子密度剖面，我们首先提供了关于 FDM 密度和 FDM 与重子总势的柱对称 FDM 孤子解。然后，我们通过机器学习从获得的 FDM 密度和总势构建了重子密度分布的解析模拟器（AE），而非直接求解 EoM。最后，我们验证了该 AE 在 FDM 孤子形成中与经验重子密度剖面同样有效，分数误差 $\lesssim 0.04$。它也应该可以作为某些其他简单 FDM 孤子演化的一种重子 EoM。