.Study demonstrates swarm of photons that somersault in lockstep
mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://www.facebook.com/junggoo.lee.9 .Machine learning accelerates cosmological simulations 머신 러닝으로 우주 시뮬레이션 가속화 작성자 : Jocelyn Duffy, Carnegie Mellon University 가장 왼쪽의 시뮬레이션은 저해상도로 실행되었습니다. 연구자들은 기계 학습을 사용하여 고해상도 시뮬레이션을 만들기 위해 저해상도 모델을 업 스케일링했습니다 (오른쪽). 이 시뮬레이션은 기존의 고해상도 모델 (중간)과 동일한 세부 사항을 캡처하는 동시에 훨씬 적은 계산 리소스를 필요로합니다. 출처 : Y. Li et al./Proceedings of the National Academy of Sciences 2021MAY 5, 2021 우주는 수십억에서 수십억 년에 걸쳐 진화하지만 연구자들은 하루도 안되는 시간에 복잡한 시뮬레이션 우주를 만드는 방법을 개발했습니다. 이번 주 국립 과학 아카데미 회보에 발표 된이 기술 은 기계 학습, 고성능 컴퓨팅 및 천체 물리학을 결합하여 고해상도 우주 시뮬레이션의 새로운 시대를 여는 데 도움이 될 것입니다. 우주적 시뮬레이션은 암흑 물질과 암흑 에너지를 포함 하여 우주 의 많은 신비를 밝혀내는 데 필수적인 부분입니다 . 그러나 지금까지 연구자들은 모든 것을 다 가질 수 없다는 공통된 수수께끼에 직면했습니다. 시뮬레이션은 고해상도에서 작은 영역에 초점을 맞출 수 있거나 저해상도로 많은 양의 우주를 포함 할 수 있습니다. Carnegie Mellon University 물리학 교수 Tiziana Di Matteo 및 Rupert Croft, Flatiron Institute 연구 ...