CSST弱重力レンズによるダークマター復元

CSSTの観測データと深層学習を用いた質量再構成手法を組み合わせ、非球対称なダークマターやフィラメント構造を高精度に復元できることを示した。

• 宇宙論的N体シミュレーションから作成したモックデータを用いCSSTの性能を評価した。
• 深層学習ベースのMIU2Netによりハロー中心やフィラメント構造を高精度に復元した。
• 従来手法に比べ異方性構造をよく保存しつつ小スケール雑音を抑制できることを確認した。
• CSSTによる銀河団形成や宇宙網の統計的研究の可能性を示した。

原文タイトル: Mapping Dark Matter in Merging Clusters with Weak Lensing for CSST: Morphology and Filament Recovery

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