[논문]HInet: Generating Neutral Hydrogen from Dark Matter with Neural Networks

Wadekar, Digvijay; Villaescusa-Navarro, Francisco; Ho, Shirley; Perreault-Levasseur, Laurence

doi:10.3847/1538-4357/ac033a

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The Astrophysical journal, v.916 no.1, 2021년, pp.42 -

Wadekar, Digvijay , Villaescusa-Navarro, Francisco , Ho, Shirley , Perreault-Levasseur, Laurence

Abstract ▼ AI-Helper

AbstractUpcoming 21 cm surveys will map the spatial distribution of cosmic neutral hydrogen (Hi) over very large cosmological volumes. In order to maximize the scientific return of these surveys, accurate theoretical predictions are needed. Hydrodynamic simulations currently are the most accurate tool to provide those predictions in the mildly to nonlinear regime. Unfortunately, their computational cost is very high: tens of millions of CPU hours. We use convolutional neural networks to find the mapping between the spatial distribution of matter from N-body simulations and Hi from the state-of-the-art hydrodynamic simulation IllustrisTNG. Our model performs better than the widely used theoretical model: halo occupation distribution for all statistical properties up to the nonlinear scales k ≲ 1 h Mpc−1. Our method allows the generation of 21 cm mocks over very big cosmological volumes with similar properties to hydrodynamic simulations.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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