Скрытую структуру Вселенной научились восстанавливать даже по одному наблюдению

В современной астрофизике и космологии фундаментальной задачей является решение обратных проблем: восстановление невидимых физических полей, таких как распределение материи, на основе имеющихся данных наблюдений. Традиционно для этих целей применяются байесовские методы, критически зависящие от точности априорной информации о структуре сигнала. Однако в случае со сложными нелинейными процессами — например, распределением межзвездной пыли или крупномасштабной структурой Вселенной — построение надежных априорных моделей затруднено, особенно когда в распоряжении исследователей имеется лишь однократное наблюдение.

Международный научный коллектив представил универсальную методику, позволяющую реконструировать статистические параметры сложных полей в условиях острого дефицита информации и отсутствия внешних физических гипотез. Ключевой инновацией стал отказ от анализа в пиксельном пространстве в пользу компактного описания сигналов через Scattering Transform (ST). Данный математический аппарат представляет собой набор статистик, чувствительных к негауссовским флуктуациям и корреляциям между различными пространственными масштабами.

Авторы разработали итерационный алгоритм, формирующий апостериорное распределение моделей сигнала непосредственно в пространстве ST-статистик. Такой подход позволяет генерировать не единственное усредненное решение, а целое семейство карт, статистически консистентных с наблюдательными данными. Работоспособность метода была подтверждена на симуляциях плотности материи с добавлением шумов и масок, имитирующих реальные ограничения телескопов.

Результаты исследования показывают, что даже при наличии единственного кадра и отсутствии готовых моделей предложенный метод успешно восстанавливает как визуальный облик, так и глубокие статистические атрибуты поля: энергетический спектр, распределение амплитуд и топологические особенности. В качестве дополнительного этапа система позволяет обучить нейросеть для прецизионного восстановления карт в привычном пиксельном формате.

Разработчики подчеркивают, что их технология незаменима при анализе негауссовских сигналов, где классические алгоритмы теряют эффективность. Она открывает новые возможности для космологии и астрофизики в изучении уникальных или недостаточно исследованных объектов космоса.

Предложенный байесовский фреймворк эффективно справляется с обратными задачами в крайне неблагоприятных условиях — при минимуме эмпирических данных и отсутствии глубоких априорных знаний. Это знаменует собой важный прогресс в области высокоточного анализа космических изображений.

 

Источник: iXBT