arXiv cs.AI· Ibrahim Elsharkawy, David Curtin, Yonatan Kahn, Neal Weiner·· 13 小时前AI 评分29
Astrolabe：基于物理流匹配的宇宙学模拟 3D 粒子级代理模型
ASTROLABE: A 3D Particle-Level Surrogate for Cosmology Simulation with Physical Flow Matching
AI 导读
Astrolabe 是直接作用于 N 个粒子 6N 相空间坐标的流匹配生成式代理模型，输出不含体素网格，因此没有体素分辨率上限，原则上可从推理结果测量任意观测量。
正文 · AI 翻译
摘要：暗物质（DM）的微观物理特性印刻在极大动态范围内的宇宙学结构上。非线性宇宙学可观测量最可靠的建模方式是 N 体模拟和流体动力学模拟。然而，对暗物质理论空间进行系统性的 N 体扫描成本高得令人望而却步。机器学习模拟器提供了一种可能的解决方案，但目前受限于分辨率较低，或只能模拟特定的可观测量。我们推出 Astrolabe，这是一种基于流匹配的生成式模拟器，旨在摆脱上述两项限制。Astrolabe 直接作用于 N 个单个粒子的 6N 相空间坐标。由于输出中没有体素网格，因此不存在体素分辨率上限，原则上任何可观测量都可以从推断中测量得到。Astrolabe 通过一种场-粒子混合 Transformer 在计算上可行，其中每个粒子都与多尺度场 token 进行交叉注意力，因此计算量和内存与 N 呈线性关系。Astrolabe 融入了物理流匹配，将流的先验分布设为基于近似 COmoving Lagrangian Acceleration（COLA）的坐标，而非非物理噪声，并在流时间的各个点上强制满足动量和质量守恒。在我们测试的 Lambda-CDM 情形中，Astrolabe 生成了逼真的场，具有准确的功率谱、晕质量函数、速度剖面和晕密度剖面。我们还观察到分布外泛化能力，能够准确模拟暗声学振荡初始条件。Astrolabe 还能够经过微调以模拟非常大的 N，我们通过以极低的成本模拟 TNG50-3-dark 模拟来证明这一点。该方法代表了朝着通用且强大的宇宙学模拟代理模型迈出的第一步，最终可能允许纳入重子物理，并对更丰富的暗扇区相互作用进行系统性探索。
| 评论： | 24 页 + 7 篇附录（共 31 页），20 幅图，11 张表 |
| 主题： | 宇宙学与非星系天体物理学（astro-ph.CO）；人工智能（cs.AI）；高能物理 - 唯象学（hep-ph） |
| 引用为： | arXiv:2610.27068 [astro-ph.CO] |
| （或 arXiv:2610.27068v1 [astro-ph.CO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.27068 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Ibrahim Elsharkawy [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 19 日星期一 18:00:02 UTC（16,620 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org