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California Institute of Technology(加州理工学院)

2026-06-16 至 2026-06-16 共收录 1
2602.08029 2026-06-16 gr-qc astro-ph.IM cs.CV 版本更新

Dynamic Black-hole Emission Tomography with Physics-informed Neural Fields

基于物理信息神经场的动态黑洞发射断层成像

Berthy T. Feng, Andrew A. Chael, David Bromley, Aviad Levis, William T. Freeman, Katherine L. Bouman

机构 * Caltech(加州理工学院) MIT(麻省理工学院) NSF IAIFI(国家科学基金会IAIFI) Princeton University(普林斯顿大学) Niels Bohr International Academy(尼尔斯·玻尔国际学院) University of Toronto(多伦多大学)

AI总结 提出PI-DEF方法,利用可微神经渲染从EHT测量数据中联合重建4D发射率场和3D速度场,以软约束方式引入物理信息,在模拟数据上显著优于现有方法。

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