Matter evolved under influence of gravity from minuscule density fluctuations. Non-perturbative structure formed hierarchically over all scales, and developed non-Gaussian features in the Universe, known as the Cosmic Web. To fully understand the structure formation of the Universe is one of the holy grails of modern astrophysics. Astrophysicists survey large volumes of the Universe and employ a large ensemble of computer simulations to compare with the observed data in order to extract the full information of our own Universe. However, to evolve trillions of galaxies over billions of years even with the simplest physics is a daunting task. We build a deep neural network, the Deep Density Displacement Model (hereafter D$^3$M), to predict the non-linear structure formation of the Universe from simple linear perturbation theory. Our extensive analysis, demonstrates that D$^3$M outperforms the second order perturbation theory (hereafter 2LPT), the commonly used fast approximate simulation method, in point-wise comparison, 2-point correlation, and 3-point correlation. We also show that D$^3$M is able to accurately extrapolate far beyond its training data, and predict structure formation for significantly different cosmological parameters. Our study proves, for the first time, that deep learning is a practical and accurate alternative to approximate simulations of the gravitational structure formation of the Universe.


翻译:物质在引力影响下从微量密度波动中演化。 在所有尺度上,非扰动结构按等级排列形成,并在宇宙中开发出非古裔特征,称为宇宙网。 要充分了解宇宙的结构形成是现代天体物理学的神圣标志之一。 天体物理学家对宇宙进行大量调查,并使用大量的计算机模拟来比较观察到的数据,以便提取我们宇宙的全部信息。然而,即使在最简单的物理学下,数十亿个星系的演进也是一项艰巨的任务。我们建立了一个深神经网络,即深密度迁移模型(下称D$3M),以便从简单的线性扰动理论中预测宇宙的非线性结构的形成。我们的广泛分析表明,D$3M(D$3M)比第二个测序扰动理论(下称“2LPT ” ),也就是通常使用的快速近似模拟方法,即点比较、2点相关性和3点相关性。 我们还表明,D$3M(D_3M)的精确度结构结构,是用来进行远方位的深度的深度数据结构的构建。

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