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探索核心-星系关联

计算机视觉与模式识别 2024-07-02 v1 机器学习

摘要

核心跟踪是一种新型概念,旨在高效跟踪大规模模拟中的子结构。我们最近在仅重力的模拟中发展了这一概念,以探讨星系-核心关联在经验模型和半经验模型中的情形。本文将引入流体动力学模拟的信息,特别是建立核心与星系之间的关联。我们比较仅重力、准绝热流体动力学和亚网格流体动力学模拟中相同初始相位下的核心。我们证明了核心是稳定实体,其以 halo 为中心的径向轮廓在各模拟中匹配。我们进一步发展了一种方法,使用合并和吸积质量切割来对流体动力学模拟中的核心进行分组,平均创建一个与相应星系一对一匹配。我们将该方法应用于仅重力模拟中的核心,从而创建了一个近似来自流体动力学模拟中星系的代理。我们的结果为在原则意义上将来自小规模流体动力学模拟的输入直接整合到大规模仅重力运行中铺平了道路。

关键词

引用

@article{arxiv.2407.00267,
  title  = {Learning a Clinically-Relevant Concept Bottleneck for Lesion Detection in Breast Ultrasound},
  author = {Arianna Bunnell and Yannik Glaser and Dustin Valdez and Thomas Wolfgruber and Aleen Altamirano and Carol Zamora González and Brenda Y. Hernandez and Peter Sadowski and John A. Shepherd},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2407.00267},
  year   = {2024}
}

备注

Submitted version of manuscript accepted at MICCAI 2024. This preprint has not undergone peer review or any post-submission improvements or corrections