Learning the Evolution of Physical Structure of Galaxies via Diffusion Models

要約

天体物理学では、主に画像データを通じて銀河の進化を理解することは、宇宙の形成を理解するための基礎です。
この論文では、銀河画像を生成するために赤方偏移に基づいてノイズ除去拡散確率モデル (DDPM) を調整する新しいアプローチを紹介します。
私たちは、この高度な生成モデルが画像と赤方偏移の測定のみに基づいて銀河の物理的特徴を正確に捉えることができるかどうかを調査します。
私たちの発見は、このモデルが視覚的にリアルな銀河画像を生成するだけでなく、銀河の進化の結果である赤方偏移による物理的特性の根本的な変化をエンコードしていることを示しています。
このアプローチは、宇宙現象に対する科学的洞察を強化するための生成モデルの使用における大きな進歩を示しています。

要約(オリジナル)

In astrophysics, understanding the evolution of galaxies in primarily through imaging data is fundamental to comprehending the formation of the Universe. This paper introduces a novel approach to conditioning Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) on redshifts for generating galaxy images. We explore whether this advanced generative model can accurately capture the physical characteristics of galaxies based solely on their images and redshift measurements. Our findings demonstrate that this model not only produces visually realistic galaxy images but also encodes the underlying changes in physical properties with redshift that are the result of galaxy evolution. This approach marks a significant advancement in using generative models to enhance our scientific insight into cosmic phenomena.

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