安卓会梦到磁场吗？利用神经网络解读湍流星际介质
天体物理仪器与方法
2019-09-11 v2
摘要
星系的星际介质（ISM）由磁化湍流等离子体组成。为了定量测量 ISM 的相关湍流参数，已发展出多种统计技术与度量，并常借助数值模拟与解析形式进行检验。这些度量通常基于傅里叶功率谱，其不捕捉携带图像形态特征的傅里叶相位信息。在本工作中，我们利用磁流体动力学湍流模拟的密度切片证明，现代工具卷积神经网络能够捕捉编码于傅里叶相位中的显著信息。我们训练神经网络以区分两种具有不同磁化水平的模拟。我们发现，即便仅给定极小的模拟数据切片，一个相对简单的网络也能在 >98% 的情况下区分亚阿尔文（强磁场）与超阿尔文（弱磁场）湍流，即便从图像中剥离所有谱振幅信息亦然。为了更好理解神经网络如何甄别两类模拟间的差异，我们应用了一种称为“显著图”的神经网络分析方法。显著图分析表明，尖锐的脊状特征是此类模拟中具区分度的形态学特征。我们的分析为深入理解磁流体动力学湍流与气体形态间关系提供了前行之路，并激励将神经网络进一步应用于湍流研究。我们公开了复现结果所需的所有数据与软件。
引用
@article{arxiv.1905.00918,
title = {Do Androids Dream of Magnetic Fields? Using Neural Networks to Interpret the Turbulent Interstellar Medium},
author = {J. E. G. Peek and Blakesley Burkhart},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.00918},
year = {2019}
}
备注
Accepted to ApJL