ASURA-FDPS-ML：通过超新星反馈代理模型加速的逐星星系模拟

我们引入了新的高分辨率星系模拟，通过代理模型将计算成本降低了约 75%。零龄主序质量超过约 10 $\mathrm{M_\odot}$ 的大质量恒星会以核心坍缩超新星 (CCSNe) 的形式爆炸，这在星系形成中起着关键作用。CCSNe 释放的能量对于调节恒星形成和驱动星际介质 (ISM) 中的反馈过程至关重要。然而，超新星反馈所需的短积分时间步长一直是跨尺度天体物理模拟中的重大瓶颈。克服这一挑战对于实现逐星星系模拟至关重要，这类模拟旨在捕捉单个恒星的动力学以及湍流 ISM 中非均匀壳层的膨胀。为解决这个问题，我们的新框架结合了直接数值模拟和代理建模，包括机器学习和吉布斯采样。星系中的恒星形成历史和流出率的时间演化与解析的直接数值模拟结果相匹配。我们的新方法在降低计算成本的同时实现了高分辨率保真度，有效地弥合了物理尺度差距，使多尺度模拟成为可能。