AI与世界难题 · 天文与太空 · arXiv · 2026-10-26
物理信息神经网络与U-Net对比:在微波波段热尘埃发射恢复中的应用
原标题: Physics-Informed Neural Networks vs U-Net: Application to thermal dust emission recovery in the microwave
对于100 GHz以上的CMB实验而言，分离银河系热尘埃辐射至关重要。作者构建了一个物理信息神经网络（PINN），将修正黑体谱模型作为可微的硬约束嵌入其中，并在模拟的Planck HFI图像块上，与采用相同流程训练的U-Net进行比较。两种网络的重建质量相当，SSIM始终高于0.96，而PINN在不降低精度的前提下保证输出符合物理规律。