| jh250060 |
数値シミュレーションで読み解く最深宇宙の構造形成 |
| 課題代表者 |
西澤淳(岐阜聖徳学園大学・DX推進センター)
Atsushi J. Nishizawa
(Gifu Shotoku Gakuen University・DX Center)
|
| 概要 |
宇宙観測の精度向上に伴い、宇宙初期の観測量と現在の宇宙の観測量で齟齬が生じており、新しい物理の存在が示唆されている。本申請では両者の橋渡しとなる中性水素を用いた深宇宙の観測を想定し、観測量を理論的に解釈するための枠組みを大規模数値シミュレーションを用いて提供することを目指す。宇宙論的な視点と銀河形成物理の視点を双方考慮した総合的な解析を行う。要約統計量にとどまらず、将来的にSBI解析も視野に入れた課題に取り組む。
|
| 関連Webページ |
|
| 報告書等 |
研究紹介ポスター
／
最終報告書
|
| 業績一覧 |
(1) 学術論文 （査読あり） |
|
[]
Koichiro Nakashima, Kiyotomo Ichiki, Atsushi J Nishizawa, Kenji Hasegawa, 2025, Searching optimal scales for reconstructing cosmological initial conditions using convolutional neural networks, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 544 (2), 2586-2598
|
|
[]
Atsushi J. Nishizawa, Pravin Kumar Natwariya, Kenji Kadota, Machine learning constraints on dark matter annihilation during the epoch of reionization: A convolutional neural network analysis of the 21-cm signal, Physical Review D, 111 (8)
|
|
[]
Zhao Joseph 钊 Zhang 张, Kentaro Nagamine, Yuri Oku, Khee-Gan Lee, Keita Fukushima, Kazuki Tomaru, Bing Zhang, Isabel Medlock, Daisuke Nagai, 2025, Probing the Cosmic Baryon Distribution and the Impact of Active Galactic Nuclei Feedback with Fast Radio Bursts in CROCODILE Simulation, The Astrophysical Journal, 993 (2), 162
|
|
[]
Pravin Kumar Natwariya, Kenji Kadota, Atsushi J. Nishizawa, Sensitivity toward dark matter annihilation imprints on the 21-cm signal with SKA-Low: A convolutional neural network approach, Physical Review D, 113 (2)
|
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） |
| 該当なし |
| (3) 国際会議発表（査読なし） |
|
[]
"Lyman alpha forest Emulator", Atsushi J. Nishizawa, at PFS Mock challenge workshop, Sep. 1, 2025
|
|
[]
"Toward Emulating the Lyman-alpha Forest", Atsushi J. NIshizawa, Reconstructing the large-scale structure of the Universe, Taiwan, 2025, Dec. 19
|
| (4) 国内会議発表（査読なし） |
|
[]
"Simulation based modeling of the anisotropic Lyman alpha forest power spectra", Atsushi J. Nishizawa, at Annual Conference of Astronomical Society Japan, Mar. 5, 2026
|
| (5) 公開したライブラリなど |
| 該当なし |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） |
| 該当なし |
