Learning the Universe: $3\ h^{-1}{\rm Gpc}$ 场级 $N$-体模拟仿真器的测试

我们在与下一代巡天体积相匹配的尺度上应用并测试了一个用于非线性宇宙结构形成的场级仿真器。通过将模拟数据与观测数据进行比较，可以推断出孕育我们宇宙特定星系分布的宇宙学参数和初始条件。先前的工作侧重于构建能有效模拟这些模拟的加速正向模型。其中一种加速正向模型使用机器学习对线性 $z=0$ Zeldovich 近似 (ZA) 场应用非线性校正，从而紧密匹配 $N$-体模拟中的宇宙学统计量。该仿真器在 $(h^{-1}{\rm Gpc})^3$ 体积内进行了训练和测试，尽管宇宙学推断需要更大的体积。我们通过将仿真器输出与八种独特宇宙学的 $N$-体模拟进行比较，在 $(3\ h^{-1}{\rm Gpc})^3$ 体积下测试了该仿真器。我们考虑了多种摘要统计量，并将其应用于原始粒子场和暗物质 (DM) 晕。我们发现，在大多数尺度上，原始粒子场的功率谱、双谱和小波统计量与 $N$-体模拟在 ${\sim} 5 \%$ 的误差范围内一致。对于暗物质晕，我们发现仿真器与 $N$-体模拟在功率谱和双谱上具有相似的一致性，尽管对暗物质晕叠加剖面的比较表明，仿真器在暗物质晕高度非线性的内部粒子位置上存在轻微误差。在这些巨大的 $(3\ h^{-1}{\rm Gpc})^3$ 体积下，该仿真器仅需 $N$-体模拟所需时间的千分之一即可创建 $z=0$ 粒子场，并将成为大规模宇宙学推断的有用工具。这是一篇 Learning the Universe 出版物。