Matter Simulations(물질 시뮬레이션)란 무엇입니까?
Matter Simulations 물질 시뮬레이션 - This opens up the possibility of analyzing cosmological observations entirely within this framework, without the need for large dark-matter simulations. [1] We build a deep neural network to enhance low-resolution dark-matter simulations, generating superresolution realizations that agree remarkably well with authentic high-resolution counterparts on their statistical properties and are orders-of-magnitude faster. [2] The X-ray diffraction and transport of ions in matter simulations were performed for understanding the structural changes due to the ion implantations. [3]이것은 대규모 암흑 물질 시뮬레이션 없이도 이 프레임워크 내에서 우주 관측을 완전히 분석할 수 있는 가능성을 열어줍니다. [1] 우리는 심층 신경망을 구축하여 저해상도 암흑 물질 시뮬레이션을 향상시켜 통계적 속성에서 진정한 고해상도 대응물과 놀라울 정도로 잘 일치하고 규모가 훨씬 더 빠른 초해상도 실현을 생성합니다. [2] 이온 주입으로 인한 구조적 변화를 이해하기 위해 물질 시뮬레이션에서 X선 회절 및 이온 수송을 수행했습니다. [3]
Dark Matter Simulations 암흑 물질 시뮬레이션
We use dark matter simulations populated with galaxies up to redshift z = 1 to test the performance of this estimator. [1] Our computation retains the information of perturbed velocities for individual axion components, opening a new avenue for setting up initial conditions for future axion dark matter simulations. [2] In the standard Lambda cold dark matter paradigm, pure dark matter simulations predict dwarf galaxies should inhabit dark matter haloes with a centrally diverging density `cusp'. [3] Here we delineate a robust methodology to create mock AGN catalogs built on top of large N-body dark matter simulations via state-of-the-art semiempirical models. [4] Here we delineate a robust methodology to create mock AGN catalogs built on top of large N-body dark matter simulations via state-of-the-art semiempirical models. [5] We also compared the observational results with those obtained from two semi-analytical models on Dark Matter simulations. [6] We introduce a new self-consistent model of galaxy evolution and reionization, ASTRAEUS (semi-numerical rAdiative tranSfer coupling of galaxy formaTion and Reionization in N-body dArk mattEr simUlationS), which couples a state-of-the-art N-body simulation with the semi-analytical galaxy evolution DELPHI and the semi-numerical reionization scheme CIFOG. [7] Using a set of Lambda cold dark matter simulations of cosmic structure formation, we study the evolving connectivity and changing topological structure of the cosmic web using state-of-the-art tools of multiscale topological data analysis (TDA). [8] For the subsample of five dark matter simulations in the {\Lambda}CDM cosmology with box sizes ranging from 1000 Mpc/h to 8 Mpc/h, we find that the standard void-in-cloud effect is too simplified to explain several properties of identified small voids in simulations. [9] This is motivated by the reasons that the light distributions of the dSphs are not spherical, nor are the shapes of dark matter haloes predicted by ULA dark matter simulations. [10] The underluminous galaxies around the Magellanic System, still very few as compared to the predictions from $\Lambda$ Cold Dark Matter simulations, can bring constraints to galaxy formation and hierarchical evolution. [11] Nearly all self-interacting dark matter simulations so far have considered only elastic collisions. [12] We study the r-process enrichment of the stellar halo of the Milky Way through NSM, by tracing the typical r-process element Eu in the Munich-Groningen semi-analytic galaxy formation model, applied to three high resolution Aquarius dark matter simulations. [13]우리는 이 추정기의 성능을 테스트하기 위해 최대 적색편이 z = 1까지 은하로 채워진 암흑 물질 시뮬레이션을 사용합니다. [1] 우리의 계산은 개별 액시온 구성 요소에 대한 섭동 속도 정보를 유지하여 미래의 액시온 암흑 물질 시뮬레이션을 위한 초기 조건을 설정하기 위한 새로운 길을 열어줍니다. [2] 표준 람다 저온 암흑 물질 패러다임에서 순수한 암흑 물질 시뮬레이션은 왜소 은하가 중심에서 발산하는 밀도 '첨두'를 가진 암흑 물질 후광에 거주해야 한다고 예측합니다. [3] 여기에서 최첨단 반경험적 모델을 통해 대규모 N체 암흑 물질 시뮬레이션을 기반으로 구축된 모의 AGN 카탈로그를 생성하는 강력한 방법론을 설명합니다. [4] 여기에서 최첨단 반경험적 모델을 통해 대규모 N체 암흑 물질 시뮬레이션을 기반으로 구축된 모의 AGN 카탈로그를 생성하는 강력한 방법론을 설명합니다. [5] 우리는 또한 관찰 결과를 암흑 물질 시뮬레이션에 대한 두 개의 반분석 모델에서 얻은 결과와 비교했습니다. [6] 최신 N체 시뮬레이션을 결합한 자체 일관된 은하 진화 및 재이온화 모델인 ASTRAEUS(은하 형성 및 N체 암흑 물질의 재이온화 반수적 복사 전달 결합)를 소개합니다. 반분석적 은하 진화 DELPHI 및 반수치적 재이온화 계획 CIFOG를 사용합니다. [7] 우주 구조 형성에 대한 람다 저온 암흑 물질 시뮬레이션 세트를 사용하여 다중 규모 위상 데이터 분석(TDA)의 최첨단 도구를 사용하여 우주 웹의 진화하는 연결성과 변화하는 위상 구조를 연구합니다. [8] 1000Mpc/h에서 8Mpc/h 범위의 상자 크기를 가진 {\Lambda}CDM 우주론의 5가지 암흑 물질 시뮬레이션의 하위 샘플에 대해 표준 구름 속 공극 효과가 시뮬레이션에서 작은 보이드를 식별했습니다. [9] 이것은 dSphs의 광 분포가 구형이 아니며 ULA 암흑 물질 시뮬레이션에 의해 예측된 암흑 물질 후광의 모양이 아니기 때문입니다. [10] $\Lambda$ Cold Dark Matter 시뮬레이션의 예측과 비교할 때 여전히 매우 적은 마젤란계 주변의 빛이 부족한 은하는 은하 형성과 계층적 진화에 제약을 줄 수 있습니다. [11] 지금까지 거의 모든 자체 상호 작용하는 암흑 물질 시뮬레이션은 탄성 충돌만 고려했습니다. [12] 우리는 3개의 고해상도 물병자리 암흑물질 시뮬레이션에 적용된 뮌헨-흐로닝겐 반분석 은하 형성 모델에서 전형적인 r-과정 요소 Eu를 추적함으로써 NSM을 통해 우리은하의 항성 헤일로의 r-과정 농축을 연구합니다. [13]
Soft Matter Simulations
A new generalization of the inverse Henderson problem fills a gap that previously existed in the theoretical foundation for many bottom-up coarse-graining techniques employed in soft matter simulations. [1] We present our approach for a scalable implementation of coupled soft matter simulations for inhomogeneous applications based on the simulation package ESPResSo and an extended version of the adaptive grid framework p4est. [2]역 헨더슨 문제의 새로운 일반화는 이전에 연질 물질 시뮬레이션에 사용된 많은 상향식 거친 입자 기술에 대한 이론적 토대에 존재했던 격차를 채웁니다. [1] 시뮬레이션 패키지 ESPResSo와 적응형 그리드 프레임워크 p4est의 확장 버전을 기반으로 하는 비균질 응용 프로그램에 대한 결합된 연질 물질 시뮬레이션의 확장 가능한 구현을 위한 접근 방식을 제시합니다. [2]
matter simulations vium 물질 시뮬레이션 Vium
Here we delineate a robust methodology to create mock AGN catalogs built on top of large N-body dark matter simulations via state-of-the-art semiempirical models. [1] Here we delineate a robust methodology to create mock AGN catalogs built on top of large N-body dark matter simulations via state-of-the-art semiempirical models. [2]여기에서 최첨단 반경험적 모델을 통해 대규모 N체 암흑 물질 시뮬레이션을 기반으로 구축된 모의 AGN 카탈로그를 생성하는 강력한 방법론을 설명합니다. [1] 여기에서 최첨단 반경험적 모델을 통해 대규모 N체 암흑 물질 시뮬레이션을 기반으로 구축된 모의 AGN 카탈로그를 생성하는 강력한 방법론을 설명합니다. [2]