一つの銀河だけから宇宙論導出

「どういうわけか、確かに銀河が宇宙全体の記憶を保持しているように見えるのです」https://t.co/PqjmeNJnj2

— WIRED.jp (@wired_jp) December 15, 2022

これが物理学研究のように見えて、機械学習の側面を持っているのです。
銀河を一つだけ観察するだけで、宇宙全体に影響を及ぼす物理的パラメータが推測出来るようだ、と...





Cosmology with one galaxy?
Francisco Villaescusa-Navarro, Jupiter Ding, Shy Genel, Stephanie Tonnesen, Valentina La Torre, David N. Spergel, Romain Teyssier, Yin Li, Caroline Heneka, Pablo Lemos, Daniel Angles-Alcazar, Daisuke Nagai, Mark Vogelsberger
The Astrophysical Journal 929.2 (2022): 132.

CAMELS プロジェクトの、流体力学シミュレーションから得た数十万の銀河でニューラルネットワークを学習し、宇宙論的、天体物理学パラメーターの値に対して尤度のない推論を実行しました。
単一の銀河の内部特性を知ることで、モデルは約±10% でΩmを推測出来ます。
この結果は、銀河の特性を作る低次元多様体が、宇宙論と天体物理学の間の緊密な関係を提供する事を示唆しています。

2.2. Galaxy Properties

ここでは、銀河を 20 を超える星の粒子を含むサブハローとして定義します。
全てのシミュレーションの全ての銀河は、14 特性によって特徴付けられます。
1. 銀河をホストするサブハローのガス質量含有量で、銀河系周辺媒体からの寄与を含みます。
2. 銀河内のブラックホールの総質量。
3. 銀河の星の質量。
4. 銀河をホストするサブハローの総質量、つまり、サブハロー内の暗黒物質、ガス、星、およびブラック ホールの質量の合計。
5. 銀河をホストするサブハローの最大円速度
6. 銀河のサブハローに含まれるすべての粒子の質量加重速度分散。
7。 銀河の質量加重ガス金属量。
8. 質量で重み付けされた銀河の星の金属量。
9. 銀河の星形成率。
10. 銀河のサブハロー スピンベクトルのモジュラス。
11. 銀河のサブハロー固有速度の係数。
12. 銀河の恒星質量の半分を含む半径。
13. 銀河のサブハローの総質量の半分を含む半径。
14. R_ｍａｘの半径
IllustrisTNG シミュレーションの銀河については、次の 3 つの追加プロパティも考慮します。
15. Uバンドの銀河等級。
16. Kバンドの銀河等級。
17. gバンドの銀河等級。

2.3. Machine-learning Algorithms

１　Gradient Boosting Trees : この方法は決定木に基づいているため、計算効率が高くなります。XGB パッケージを使用しました。
２　ニューラル ネットワーク: ここで検討するタスクに適しているため、完全接続層を使用しました。

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