模糊暗物质宇宙学模型的超分辨率仿真
摘要：用深度学习和N体模拟相结合的AI超分辨率技术已被证明能够成功重现Λ冷暗物质宇宙模型中的大尺度结构和晕丰度。在本研究中，我们将其扩展到具有不同暗物质内容的模型，即模糊暗物质（FDM），近似认为差异嵌入在初始功率谱中。我们重点研究红移z = 2情况，比之前的AI超分辨率工作模拟了较小尺度和较低质量，后者比之前提高了两个数量级。我们发现，超分辨率技术可以将功率谱和晕质量函数重现到全高分辨率计算的几个百分点以内。我们还发现，由于伪数值细胞和断裂所导致的晕伪影在超分辨率输出中同样存在。尽管我们没有使用全量子压力FDM模拟来训练超分辨率算法，但其在相关的长度和质量尺度上表现良好的事实意味着它有潜力在某些情况下避免后者的非常高的计算成本。我们得出结论，AI超分辨率可以成为扩展模拟目录中涵盖不同暗物质模型范围的有用工具。
作者：Meris Sipp, Patrick LaChance, Rupert Croft, Yueying Ni, Tiziana Di Matteo
论文ID：2210.12907
分类：Cosmology and Nongalactic Astrophysics
分类简称：astro-ph.CO
提交时间：2023-08-16