GAN 生成的大尺度结构图中的宇宙空洞

使用生成对抗网络（GAN）研究了 $\Lambda$CDM 宇宙中空洞的统计量及其性质。两组图像中空洞的总数以及空洞尺寸的分布相似，且在形式误差范围内，平均空洞性质彼此一致。然而，生成图像产生的小空洞略少于模拟图像。此外，生成图像产生的中心密度对比度 $\sim$ $-$1 的空洞远少于模拟图像。由于生成图像产生的空旷程度最高的空洞较少，生成空洞的平均内部密度对比度分布系统性地高于模拟空洞。最大空洞的平均径向欠密度剖面在两组图像中相似，但存在系统性差异。在小尺度上（r $< 0.5r_{v}$），生成图像中空洞的欠密度剖面超过模拟图像中空洞的欠密度剖面。在大尺度上（r $> 0.5r_{v}$），模拟图像中空洞的欠密度剖面超过生成图像中空洞的欠密度剖面。两组图像中空洞性质的差异可归因于 GAN 难以捕捉数据中的绝对模式。特别是，GAN 产生的密度对比度 $\sim$ $-$1 的像素过少，而密度对比度在 $\sim$ $-$0.88 到 $\sim$ $-$0.63 范围内的像素过多。