🔭 Category

astro-ph.CO

2592 ورقة بحثية

🔭 astrophysics

Reionisation time field reconstruction from 21-cm Maps: Investigating predictor coherence in WDM cosmology

تقترح هذه الورقة وتتحقق من صحة طريقة لتقييم تماسك عمليات إعادة بناء حقل زمن إعادة التأين القائمة على الشبكات العصبية الالتفافية عبر أزمنة انزياح مختلفة، حيث تُظهر أن المتنبئات المدربة على نماذج المادة المظلمة الباردة والدافئة (تحديداً 5 و7 كيلو إلكترون فولت) تحافظ على الاتساق الذاتي، بينما تُظهر تلك المدربة على نماذج المادة المظلمة الدافئة ذات الكتلة الأقل (2 و3 كيلو إلكترون فولت) انحرافات كبيرة، مما يؤسس إطاراً حاسماً للتحقق من صحة نماذج تعلم الآلة قبل تطبيقها على بيانات خط الـ 21 سم الرصدية الحقيقية.

Julien Hiegel, Dominique Aubert, Émilie Thélie, Rodrigo Ibata, Nicolas Mai2026-05-12
🔭 astrophysics

Separate Universe Super-Resolution Emulator

تقدم هذه الورقة محاكياً قائماً على الشبكات التنافسية التوليدية يقوم برفع دقة محاكاة مسألة NN-جسم منخفضة الدقة ذات الانحناء المكاني غير المتلاشي إلى تجليات عالية الدقة، مما يستعيد الإحصاءات واسعة النطاق بدقة ويُمكّن من إنشاء مخاريط ضوئية بمقياس الإنتاج تلتقط كلاً من تأثيرات الانحناء الهندسي والبنية غير الخطية صغيرة النطاق.

Dennis Fremstad, Julian Adamek, David F. Mota2026-05-12
🔭 astrophysics

How to count clustered galaxies

تقدم هذه الورقة طريقة تجريبية تصحح الانحياز المنهجي في أعداد المجرات الناتج عن التكتل في المسوح تحت المليمترية المحدودة بالارتباك، وذلك عبر الجمع بين إحصاءات النقطة الأولى والنقطة الثانية، وتطبقها لمراجعة أرصاد هيرشل-سباير (Herschel-SPIRE) لحقل جودز-شمال (GOODS-N).

Yunting Wang, Ryley Hill, Douglas Scott, Tessa Vernstrom2026-05-12
🔭 astrophysics

Stardust Galaxies at z>9: A Dust-Origin Transition Behind the Excess of UV-Bright Galaxies

تقترح هذه الورقة أن الفائض الملحوظ في المجرات الساطعة في الأشعة فوق البنفسجية عند انزياحات حمراء تزيد عن 9 يُفسَّر بالانتقال إلى غبار ناتج عن المستعرات العظمى ذي عتامة منخفضة وهندسات مسامية، مما يقلل بشكل كبير من التوهين في الأشعة فوق البنفسجية في المجرات المبكرة الغنية بالغاز دون الحاجة إلى كفاءات قصوى لتكوين النجوم أو إخلاء الغاز.

D. Burgarella, V. Buat, A. K. Inoue, T. T. Takeuchi, C. Aurin, J. -C. Bouret, P. Dayal, T. Dewachter, M. Dickinson, C. K (…)2026-05-12
⚛️ general relativity

On the residual missing mass of the Bullet Cluster

باستخدام نموذج عدسة جاذبية مُحدث يعتمد على تلسكوب جيمس ويب، تؤكد الورقة أن عنقود بوليت يُظهر تباينًا متبقيًا في الكتلة المفقودة تحت ظل ديناميكا نيوتن المعدلة (MOND)، وهو تباين يتمركز حول المجرات غير التصادمية، بشكل مشابه لعناقيد أخرى ذات كتلة مماثلة.

Benoit Famaey2026-05-12
🔭 astrophysics

Application of Machine Learning to 21 cm Cosmology

يستعرض هذا الفصل تطبيق تعلم الآلة في علم كونيات الـ 21 سم، مصنفاً الأساليب حسب دورها في سلسلة تحليل البيانات، مع التأكيد على أن تعلم الآلة يكون أكثر فعالية عندما يحافظ على البنية الفيزيائية وينقل عدم اليقين بشكل صريح بدلاً من استبدال النماذج الأمامية الأساسية.

Hayato Shimabukuro2026-05-12
⚛️ general relativity

Controlled Penumbral Inflation from Monodromic Valleys

تؤسس هذه الورقة إطاراً تنبؤياً للتضخم شبه الظلي المتحكم به من خلال إثبات أن بيانات الفرع المحلية في الأودية أحادية التشكيل الطويلة تحدد وجود هضاب تضخمية، مما يحدد عائلة تحليلية محددة ذات جاذب ذي حقلين قابل للحل بدقة ويظل تنبؤياً تحت التصحيحات من الرتب العليا.

Pirzada, Tianjun Li2026-05-12
🔭 astrophysics

STEPSIC: Initial condition generator for stereographic cosmological simulations

تقدم هذه الورقة STEPSIC، وهو مولد للظروف الأولية مفتوح المصدر يوسع نظرية الاضطراب اللاغرانجية لتشمل النطاقات الستيريوغرافية غير الدورية ونطاقات نسبة العرض إلى الارتفاع التعسفية، مما يتيح عمليات محاكاة كونية دقيقة ومنخفضة التباين لبرمجية StePS N-body مع توافق يقل عن واحد بالمائة مقابل الطرق الدورية القياسية.

Balázs Pál, Gábor Rácz, István Csabai, István Szapudi2026-05-12
⚛️ high-energy experiments

Uncertainty in Physics and AI: Taxonomy, Quantification, and Validation

تقدم هذه الورقة تصنيفاً موحداً ونظرة عامة مهيكلة لتقدير عدم اليقين في تعلم الآلة للفيزياء، مما يوضح التفسيرات عبر الأطر الإحصائية ويحدد أدوات التحقق المنهجية لضمان موثوقية البيانات الاحتمالية للاكتشاف العلمي.

Manuel Haußmann, Ramon Winterhalder, Maria Ubiali2026-05-12
🔭 astrophysics

Machine Learning Techniques for Astrophysics and Cosmology: Simulation-Based Inference

تقدم هذه الورقة نظرة عامة تعليمية حول تقنيات الاستدلال القائم على المحاكاة في الفيزياء الفلكية وعلم الكونيات، حيث تغطي الأساليب الجوهرية، وإرشادات الاختيار العملية، والتحقق التشخيصي، والتطبيقات الحديثة، والتحدي الحرج المتمثل في التدريب بميزانيات محاكاة محدودة.

Leander Thiele2026-05-12