授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | 宇宙の大規模構造は、宇宙全体の枠組みを記述する「宇宙モデル」の検証や、そこに内包される「宇宙論パラメータ」を導き出す上で有用な、複数の観測プローブを提供する。観測された大規模構造を解釈し、宇宙論的情報を取得するためには、重力不安定性シナリオによる揺らぎの線形段階から非線形段階への進化を正確に理解する必要がある。本講義では、この文脈において宇宙論的N体シミュレーションが果たす役割について概観し、初期条件の生成からポストプロセス解析までの各ステップにおける数値的手法について学ぶ。さらに、機械学習などのデータ科学の手法が発展し、なおかつ比較的短時間で大量のシミュレーションデータを生成可能になりつつある現状を踏まえ、シミュレーションが果たす役割について今後の展望を議論する。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | The large-scale structure of the universe provides various observational probes that are valuable for verifying the “cosmological models,” which describe the framework of the entire universe, and deriving “cosmological parameters” inherent within them. To interpret the observational data and extract cosmological information, accurate understanding of the gravitational instability scenario from linear to nonlinear stages of fluctuations is crucial. This lecture provides an overview of the role played by cosmological N-body simulations in this context, covering numerical techniques from generating initial conditions to post-process analysis of various steps. Additionally, considering the evolving landscape of data science methods, such as machine learning, enabling the generation of a large amount of simulation data in relatively short periods, the discussion explores the future prospects and the roles simulations can play. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)) | | | 宇宙の大規模構造の数値シミュレーションについて、その定式化から実装までを理解する。また、シミュレーションを使わずに摂動論などの手法で到達可能な理解と限界について把握し、物理に基づく構造形成シナリオの理解の促進と、シミュレーションを用いた研究の立ち位置の明確化を図る。その上で、最近の機械学習の応用例を通して、シミュレーションを用いた宇宙論研究の最先端に触れる。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | | This lecture provides the understanding of the numerical simulation of the large-scale structure of the universe, from its formulation to implementation. Additionally, covering the power and limitations of analytical methods such as perturbation theory without resorting to simulations, it aims to enhance the understanding of physics-based structure formation scenarios and clarify the standing point of simulation research. Finally, the lecture explores the state-of-the-art through recent machine-learning applications. |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 1. 宇宙の揺らぎの統計的記述
2. 宇宙の構造形成の定式化
3. 摂動論による非線形効果
4. 宇宙論的N体シミュレーション1：初期条件の生成
5. 宇宙論的N体シミュレーション２：力の計算と時間積分
6. 宇宙論的N体シミュレーション３：構造の同定と統計解析
7. 機械学習の応用：エミュレータとその周辺
8. シミュレーションに基づく統計推論：最近の応用例および将来の展望
1. Statistical description of cosmological perturbations
2. Formulation of structure formation
3. Nonlinear effects predicted by perturbation theory
4. Cosmological N-body simulation 1: Generation of initial conditions
5. Cosmological N-body simulation 2: force calculation and time integration
6. Cosmological N-body simulation 3: Identification of structures and statistical analyses
7. Machine-learning applications: emulators and related topics
8. Simulation-based statistical inference: recent applications and future prospects |
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履修条件
Course Prerequisites | | 基礎的な宇宙論の知識を前提とする。具体的には標準ΛCDMモデルに関するごく基礎的な知識（一般相対論、宇宙膨張、インフレーション、宇宙マイクロ波背景放射など）を持っていることが望ましい。
Knowledge of basics of cosmology will be assumed. In particular, it is preferred to have prior knowledge of the very basics of the Lambda-CDM cosmological model (e.g., description based on general relativity, important processes such as cosmic expansion, inflation, cosmic microwave background radiation). |
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関連する科目
Related Courses | | |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | 講義中に出題する課題で評価する。
Evaluation will be based on assignments given during lectures. |
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教科書・テキスト
Textbook | | |
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参考書
Reference Book | | |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | 講義中に指示する。
Suggestions for extracurricular study will be provided during lectures. |
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注意事項
Notice for Students | | 本講義では、実際に数値計算コードを配布した実演を行う予定である。特に大きな計算資源は必要としないが、標準的なラップトップコンピュータないし研究室などで所有している計算機へのアクセスができる環境を手元に用意しておくこと。
In this lecture, we plan to conduct some demonstrations by distributing numerical computation codes. While these do not require large computational resources, it is advised to have access to a computing environment, such as a standard laptop or a remote access to a computer in a research laboratory, for hands-on participation. |
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他学科聴講の可否
Propriety of Other department student's attendance | | |
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他学科聴講の条件
Conditions of Other department student's attendance | | |
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レベル
Level | | |
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キーワード
Keyword | | 宇宙論, 宇宙の大規模構造, 宇宙論的N体シミュレーション, 機械学習
Cosmology, Large-scale structure of the universe, Cosmological N-body simulation, Machine learning |
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履修の際のアドバイス
Advice | | この講義内だけでなく、一般的な話として、深い考察なく数値シミュレーションコードを動かすだけになってしまっては、現象の理解を深めることは難しい。シミュレーション結果を鵜呑みにするのではなく、その妥当性や有効性について周辺知識を手掛かりに議論できることが望ましい。本講義を通して、そのような見方を身につけてほしい。
Not only within this lecture but also as a general consideration, merely running numerical simulation code without consideration does not help deepening understanding of the phenomena of interest. It is desirable to be able to discuss the validity and effectiveness of simulation results based on contextual knowledge rather than accepting them uncritically. Throughout this lecture, I aim for you to develop such an analytical perspective. |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | | 対面授業科目とし、新型コロナウィルス感染症への感染防止対策を講じた上で通常通り授業を実施する。 |
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遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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