AI 與世界的難題 · 天文與太空 · arXiv · 2026-10-26
追溯宇宙起源：利用機器學習從 EoR 觀測重建原初密度場
原標題: Tracing the Cosmic Origins: Machine Learning Reconstruction of the Primordial Density Field from EoR Observations
從晚期示蹤物重建宇宙的初始條件，或許能找回被非線性結構形成所掩蓋的宇宙學資訊。在模擬的 z=8 21 公分與 CO(1-0) 強度圖上使用 3D U-Net，聯合重建的準確度最高；在無雜訊情況下，k ≲ 0.75 Mpc⁻¹ 時的互相關係數約為 0.90 或更高。宇宙學資訊約增加 1.17 位元（計入觀測效應時為 1.29 位元），其中以 σ8 和 n_s 的增益最大。