模糊暗物质宇宙学模型的超分辨率模拟
宇宙学与河外天体物理
2023-08-16 v1
摘要
AI 超分辨率结合深度学习与 N 体模拟，已被证明能成功再现 Lambda 冷暗物质宇宙学模型中的大尺度结构与暗晕丰度。在此，我们将该方法推广至具有不同暗物质成分的模型，此处为模糊暗物质（FDM），并近似认为其差异体现在初始功率谱中。我们聚焦于红移 z = 2，所模拟的尺度更小、质量更低，后者比既往 AI 超分辨率工作低两个数量级。我们发现超分辨率技术能将功率谱与暗晕质量函数重现至全高分辨率计算百分之几的精度内。我们还发现由丝状结构虚假数值碎裂引起的暗晕伪影同样出现于超分辨率输出中。尽管我们未使用完整量子压力 FDM 模拟训练超分辨率算法，但其在相关长度与质量尺度上表现良好，意味着它有望成为一种在某些情形下避免后者极高计算成本的技术。我们得出结论：AI 超分辨率可成为扩展模拟星表中暗物质模型覆盖范围的实用工具。
引用
@article{arxiv.2210.12907,
title = {Super-resolution simulation of the Fuzzy Dark Matter cosmological model},
author = {Meris Sipp and Patrick LaChance and Rupert Croft and Yueying Ni and Tiziana Di Matteo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.12907},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 4 figures