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메모 2509170229_소스1.재해석【】

소스1.
https://scitechdaily.com/scientists-just-found-a-way-to-simulate-the-universe-on-a-laptop/

.Scientists Just Found a Way to Simulate the Universe on a Laptop

과학자들이 노트북에서 우주를 시뮬레이션하는 방법을 발견했습니다

Large-Scale Structure of the Universe

【>>>
>>나는 일상의 메모에서 우주를 시뮬레이션하는 방법을 오래전에 알아냈다. 쩌어업!

>>> 나의 에뮬레이션 qpeoms.msbase.msoss는 매우 유기적인 상하구조의 거대한 우주 기본물질의 원리를 담고있다.

<<】

시사 미디어랩 제공2025년 9월 16일

_DESI가 관측한 두 개의 주요 영역에 해당하는 두 개의 '팬'은 우리 은하 평면의 위와 아래에 있습니다(이 지도 참조).

_DESI는 NSF NOIRLab의 프로그램인 키트 피크 국립 천문대(KPNO)에 있는 미국 국립과학재단(NSF)의 니콜라스 U. 메이올 4미터 망원경에 탑재되어 있습니다.

_DESI는 현재까지 가장 큰 우주의 3D 지도를 제작하여 암흑 에너지 연구에 활용하고 있습니다. 지구는 두 팬의 중심에 있으며, 파란색 점은 더 멀리 있는 천체를 나타냅니다. 이 사진은 DESI 3년차 데이터 지도의 애니메이션 회전 장면입니다. 사진 제공: DESI Collaboration/DOE/KPNO/NOIRLab/NSF/AURA/R. Proctor

_우주는 은하, 성단, 필라멘트로 이루어진 광대한 우주적 그물로 짜여져 있지만, 이러한 복잡성을 모델링하려면 항상 슈퍼컴퓨터와 엄청난 시간이 필요했습니다.

_이제 과학자들은 노트북에서 몇 분 안에 실행되면서도 놀라울 정도로 정확하게 고급 우주론적 모델의 행동을 모방하고, 때로는 이를 개선하기도 하는 혁신적인 에뮬레이터인 Effort.jl을 선보였습니다 .

1-1.우주의 거대한 골격

_하나의 은하가 거대해 보일지 몰라도, 전체 우주에 비하면 작은 점에 불과합니다.

_수많은 은하들이 모여 은하단을 이루고, 이 은하단들이 다시 합쳐져 거대한 초은하단을 이룹니다.

_초은하단은 빈 공간과 얽힌 거대한 필라멘트를 이루며, 우주망(cosmic web)이라고 알려진 거대한 3차원 구조를 형성합니다.

_이처럼 거대한 구조를 파악하는 것은 결코 간단한 일이 아닙니다. 연구자들은 이를 이해하기 위해 우주의 물리적 이론과 망원경 및 기타 관측 장비를 활용한 관측 결과를 결합합니다.

_그런 다음 이론적 모델을 구축하는데, 가장 중요한 모델 중 하나는 EFTofLSS(Effective Field Theory of Large-Scale Structure)입니다.

_데이터를 입력으로 사용하는 이러한 모델은 우주의 그물망을 통계적으로 설명하고 그 근본적인 특성을 계산할 수 있도록 합니다.

2-2.우주론에서 에뮬레이터가 중요한 이유

_EFTofLSS와 같은 모델은 강력하지만 엄청난 컴퓨팅 시간과 리소스를 필요로 합니다.

_천문학적인 규모의 데이터 세트가 급속도로 확장됨에 따라, 연구자들은 정확도를 떨어뜨리지 않으면서 정보를 처리할 수 있는 더욱 효율적인 방법이 필요합니다.

_바로 이 부분에서 에뮬레이터가 등장합니다. 에뮬레이터는 복잡한 모델의 동작을 훨씬 빠른 속도로 재현합니다.

_물론, 지름길은 정밀도에 대한 우려를 불러일으킵니다. 이 문제를 해결하기 위해 이탈리아 국립우주항공국(INAF), 이탈리아 파르마 대학교, 캐나다 워털루 대학교 가 협력하여 새롭게 개발된 에뮬레이터인 Effort.jl을 테스트했습니다.

_Journal of Cosmology and Astroparticle Physics(JCAP)에 게재된 연구 결과에 따르면, Effort.jl은 재현하는 원본 모델의 정확도와 동일하며, 경우에 따라서는 더욱 세부적인 정보까지 제공합니다.

_놀랍게도, 슈퍼컴퓨터에 의존하지 않고도 일반 노트북에서 몇 분 안에 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.

1-3.물 분자에서 은하까지

_"물 한 잔의 내용물을 미세한 구성 요소, 즉 개별 원자, 또는 그보다 더 작은 단위까지 연구하고 싶다고 상상해 보세요.

_이론적으로는 가능합니다. 하지만 물이 움직일 때 어떤 일이 일어나는지 자세히 설명하려면 필요한 계산량이 폭발적으로 증가하기 때문에 사실상 불가능합니다."라고 워털루 대학교 연구원이자 이 연구의 제1저자인 마르코 보니치는 설명합니다.

2.
_하지만 미시적 수준에서 특정 속성을 부호화하여 거시적 수준에서 그 효과를 볼 수 있습니다.

_즉, 유리잔 속 유체의 움직임과 같은 것입니다. 이것이 바로 유효장 이론, 즉 EFTofLSS와 같은 모델이 하는 일입니다.

_제가 예로 든 물은 매우 큰 규모의 우주이고, 미시적 구성 요소는 작은 규모의 물리적 과정입니다.

【>>>>
>>msbase는 유리잔에 물과 같다. 수많은 물입자는 숫자.질량더미이다. 그들의 미세한 움직임에도 유리잔에 물을 포함한의 전체의 무게 magicsum은 변하지 않아 보인다.

>>>엄밀하게 보면, 온도에 의해 증발한 물방울의 량도 있고 냉장고에 들어가면 얼음형태로 무게가 달라질 수도 있다. 으음.

>>>이것이 바로 유효장 이론, 즉 EFTofLSS와 같은 모델이 하는 일이다.

>>>magicsum 이론은 유리잔에 포함된 물분자와 그안에 원자. 아원자까지 EFTofLSS 양자효과 우주 유효장을 완벽하게 구현한다. 어허.

<<<<<】

2-1.
_이론적 모델은 수집된 데이터가 생성되는 구조를 통계적으로 설명합니다. 즉, 천문 관측 데이터를 코드에 입력하면 해당 코드가 "예측"을 계산합니다.

_하지만 이 과정에는 시간과 상당한 연산이 필요합니다. 오늘날의 데이터 양과 이미 첫 번째 데이터를 공개한 DESI 와 Euclid처럼 막 시작되었거나 곧 진행될 조사에서 예상되는 결과를 고려할 때,

_이 작업을 매번 완벽하게 수행하는 것은 현실적으로 불가능합니다.

2-2.Effort.jl이 더 빨리 학습하는 방법

_"바로 이런 이유로 저희는 시간과 자원을 획기적으로 절감할 수 있는 저희와 같은 에뮬레이터를 사용합니다."라고 보니치는 덧붙였습니다.

_에뮬레이터는 본질적으로 모델의 기능을 모방합니다. 에뮬레이터의 핵심은 입력 매개변수를 모델의 이미 계산된 예측과 연관시키는 법을 배우는 신경망입니다.

_이 신경망은 모델의 출력에 대해 학습되며,
학습 후에는 이전에 접하지 못했던 매개변수의 조합으로 일반화할 수 있습니다.

_에뮬레이터는 물리 법칙 자체를 "이해"하는 것이 아니라, 이론적 모델의 반응을 매우 잘 알고 있으며 새로운 입력에 대해 어떤 결과가 나올지 예측할 수 있습니다.

2-3.
_Effort.jl의 독창성은 매개변수가 변경될 때 예측이 어떻게 변하는지에 대한 기존 알고리즘 지식을 기반으로 학습 단계를 더욱 단축한다는 점입니다. 네트워크가 이를 "재학습"하도록 하는 대신, 처음부터 사용합니다.

_Effort.jl은 또한 기울기(gradient)를 사용합니다. 즉, 매개변수를 아주 조금만 조정해도 예측이 "얼마나 많이, 어떤 방향으로" 변하는지를 나타내는 기울기입니다.

_이는 에뮬레이터가 훨씬 적은 수의 예제를 통해 학습하고, 컴퓨팅 요구 사항을 줄이고 더 작은 머신에서 실행할 수 있도록 하는 또 다른 요소입니다.

3.정확도 테스트 완료, 우주에서 승인됨

_이러한 도구는 광범위한 검증이 필요합니다. 에뮬레이터가 물리 법칙을 모른다면, 그 단축키가 정답(즉, 모델이 제공하는 정답과 동일한 정답)을 도출할 것이라고 얼마나 확신할 수 있을까요?

_새로 발표된 연구는 바로 이 질문에 대한 해답을 제시하며, 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터 모두에서 Effort.jl의 정확도가 모델과 매우 일치함을 보여줍니다.
【>>
>>가상의 세계가 현실을 닮는다면 마치 영화 장면이나 리얼 게임이나 가상현실을 안경에서 본다.

>>>이런 것을 구현하는 것이 첨단 제품을 생산하거나 우주시대에 달이나 화성 심지어 유로파의 지하바다를 실제 사전답사하는 있어 가상의 시뮬레이션 우주선.로봇으로 접하는데 있어 더욱 필요하다.
가상의 현실로 블랙홀 안으로 들어갈수도 있다. 문제는 기존 물리법칙에 맞느냐는거다.

>>그래서 물리법칙을 알지 못하면 시뮬레이션도 엉터리가 된다. 물리법칙의 데이타 없이 움직이면 에뮬레이터의 기능이 무용지물이 된다.

[>>>> 그런데 만약에 선험적 물리법칙이 qpeoms.msbase.msoss로 이여진 시스템으로 존재한다면 ]

>>> 시뮬레이션 우주탐사의 난관은 근본적으로 해결된다. 어허.
<<<<<<<】

3-1.
_"모델에서 분석 속도를 높이기 위해 분석의 일부를 줄여야 하는 경우, Effort.jl을 사용하면 누락된 부분까지 포함할 수 있었습니다."라고 보니치는 결론지었습니다.

_따라서 Effort.jl은 DESI나 유클리드와 같은 실험에서 곧 발표될 데이터를 분석하는 데 귀중한 도구로 활용될 것이며, 이러한 데이터들은 대규모 우주에 대한 우리의 지식을 크게 심화시킬 것으로 기대됩니다.

_마르코 보니치, 귀도 다미코, 줄리앙 벨, 카르멜리타 카르보네가 공동 집필한 "Effort.jl: 우주의 대규모 구조에 대한 유효장 이론을 위한 빠르고 미분 가능한 에뮬레이터"라는 연구는 우주론 및 천체입자물리학 저널(JCAP) 에 게재되었습니다 .

【>>>>>

>>보통물질을 모방하여 msbase.emulator.effort.jl를 만든 것일 수 있다.

>>보통물질 하드웨어 ms.frame, 소프트웨어 pattern, 운영체제는 양자물질의 qpeoms. 암흑물질 msoss의 질량.스핀 .전하의 상호작용의 system 까지 기기 자체를 모방한다.

>>>양자 물질을 모방하여 qpeoms.emulator, 암흑물질을 모방하여 msoss.emulate를 만들어냈다.

>>> 컴퓨팅이나 인공지능, 연구인들이 수식으로 emulator 역할을 모아서 한덩어리로 우주를 설명하면, simulator.dbr.in이 된다. 으음.

>>>실제 msbase.qpeoms.msoss 기본 동작만 모방한다. 이는 기기조종 연습생에게 실제 조정석처럼 컴퓨터 환경이 모방을 제공된다. 어허.

*에뮬레이터는 특정 컴퓨터나 하드웨어 시스템의 동작을 모방하여, 원래의 환경이 아닌 다른 시스템에서 해당 소프트웨어나 기능을 실행할 수 있도록 하는 컴퓨터 프로그램 또는 하드웨어를 의미합니다.

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