Очистка карт массы слабого гравитационного линзирования с помощью диффузионной модели: систематическое сравнение с генеративной состязательной сетью В статье рассматривается использование генеративно-состязательных сетей (GAN) и диффузионных моделей (DM) для удаления шума из данных о слабом гравитационном линзировании. Исследование показало, что DM лучше воспроизводит космологические статистики и работает точнее GAN на малых масштабах. Это важно для изучения крупномасштабных структур Вселенной. arXiv: 2505.00345 Обзоры | Астрофизика
Очистка карт массы слабого гравитационного линзирования с помощью диффузионной модели: систематическое сравнение с генеративной состязательной сетью
В статье рассматривается использование генеративно-состязательных сетей (GAN) и диффузионных моделей (DM) для удаления шума из данных о слабом гравитационном линзировании. Исследование показало, что DM лучше воспроизводит космологические статистики и работает точнее GAN на малых масштабах. Это важно для изучения крупномасштабных структур Вселенной.
arXiv: 2505.00345
