Forecasting SN shells using deep learning for video predictions toward higher-resolution galaxy simulations
使用深度学习进行视频预测以实现更高分辨率的星系模拟来预测 SN 壳
基本信息
- 批准号:22KJ1153
- 负责人:
- 金额:$ 1.6万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for JSPS Fellows
- 财政年份:2023
- 资助国家:日本
- 起止时间:2023-03-08 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
銀河形成は、重力流体力学、放射冷却、星形成、超新星などが複雑に絡み合った現象であるため、N体・SPHなどの粒子系シミュレーションを用いて研究が盛んに行われている。スーパーコンピュータの発展(CPUコア数の増大など)に伴い、シミュレーションで用いる粒子数が増加し、質量分解能は向上してきた。本研究では、スーパーコンピューター「富岳」を用いて、個々の恒星まで再現された超高解像度銀河形成シミュレーションの実現を目指す。これにより、銀河系内の個々の恒星の運動や化学組成が明らかになるため、史上初のシミュレーションと観測の直接比較が可能になり、太陽に類似した星の誕生した環境、現在までの移動経路などの解明が期待される。解像度の向上は、銀河進化に対してタイムスケールの短い現象(超新星爆発など)の再現を要請する。銀河回転のタイムスケールは約100万年であるのに対し、超新星爆発のタイムスケールは100年程度と非常に短い。そのため、超新星爆発の再現に必要な非常に短い時間刻みが、銀河全体の演算回数を数百倍以上に増加させる原因となる。また、CPUコア数1000個以上の並列計算では、演算に伴う処理(CPU間通信など)が著しく増大し、並列化効率が低下する。そのため、高並列度で演算回数・通信回数の多い計算の実行は困難である。そこで、これらのタイムスケールが非常に短い、超新星爆発の再現に関わる粒子を深層学習で事前に推定し、それらを個別に計算することにより、CPU間通信のボトルネックを解消する手法を開発していく。さらに、そのモデルを用いることで、個々の恒星まで再現された超高解像度銀河形成シミュレーションの実現を目指す。
Galactic formation, gravitational hydrodynamics, radiative cooling, star formation, supernova recombination phenomena, N bodies, particle systems, etc. The number of particles in the system increases, and the mass decomposition energy increases. This study aims to provide an indication of how the super-high resolution Milky Way formation can be realized by using the super-high resolution star system. Therefore, the motions and chemical compositions of individual stars in the Milky Way are now clear, direct comparisons between the first time in history and observation are possible, the sun is similar to the environment in which stars were born, and we are looking forward to the understanding of the mobile network now. The resolution of the Milky Way evolves upward, and the reproduction of short-term phenomena (supernova explosions) is required. The Milky Way's rotation is about 1 million years old, and the supernova explosion is about 100 years old. The reason why the supernova explosion must be reproduced in a very short time and the number of calculations of the whole galaxy is increased by hundreds of times Parallel computation with more than 1000 CPUs (inter-CPU communication) increases and parallelization rate decreases. The calculation of the number of communication loops is difficult. For example, in the case of a supernova explosion, the particle is deeply learned, and in the case of a supernova explosion, the particle is estimated in advance, and in the case of an individual calculation, the method of communication between CPUs is developed, and in the case of a supernova explosion, the particle is decoded. In addition, the super-high resolution galaxy formation system has been successfully reconstructed.
项目成果
期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Predicting the Expansion of Supernova Shells Using Deep Learning toward Highly Resolved Galaxy Simulations
使用深度学习预测超新星壳的膨胀以实现高分辨率的星系模拟
- DOI:10.1017/s1743921322001739
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Hirashima Keiya;Moriwaki Kana;Fujii Michiko;Hirai Yutaka;Saitoh Takayuki;Makino Junichiro
- 通讯作者:Makino Junichiro
Forecasting the expansion of SN shells using deep learning toward high-resolution galaxy simulations
使用深度学习预测 SN 壳的扩张以进行高分辨率星系模拟
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Hirashima Keiya;Moriwaki Kana;Fujii Michiko;Hirai Yutaka;Saitoh Takayuki;Makino Junichiro;平島敬也
- 通讯作者:平島敬也
Forecasting the expansion of Supernova shells toward accelerating high-resolution galaxy simulations
预测超新星壳的扩张以加速高分辨率星系模拟
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Hirashima Keiya;Moriwaki Kana;Fujii Michiko;Hirai Yutaka;Saitoh Takayuki;Makino Junichiro;平島敬也;平島敬也;平島敬也;平島敬也
- 通讯作者:平島敬也
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