高速コスモロジー流体力学のためのハイブリッド物理・神経シミュレーター

本研究では、高速なコスモロジー流体力学を実現するために、ハイブリッド物理・神経シミュレーターを提案しています。具体的には、重力を計算するための微分可能な粒子メッシュソルバーを用い、流体力学を神経ネットワークによって局所的な量から効果的な圧力場にマッピングします。この方法は、従来のエンタルピー勾配降下法と比較して、フィールドおよび要約統計レベルでの性能が向上しています。また、データ効率も高く、単一の基準シミュレーションが神経圧力モデルの制約に十分であることが示されています。このアプローチは、将来的には観測データに直接フィットさせる応用が可能となることを示唆しています。