Geri Dön

Generating dust scattering halo images with conditional denoising diffusion probabilistic models using physics-informed auxiliary loss

Fizik bilgili yardımcı kayıp kullanarak koşullu gürültü giderici difüzyon olasılıksal modelleri ile toz saçılma hale görüntülerinin üretimi

  1. Tez No: 1004656
  2. Yazar: ATAKAN SARAÇYAKUPOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KAMER KAYA, PROF. DR. EMRAH KALEMCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Astronomi ve Uzay Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Astronomy and Space Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: X ışını, X ray
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Toz taneleri, X-ışını fotonlarını küçük açılarda saçarak parlak X-ışını kaynaklarının etrafında difüz haleler oluşturur. Bu halelerin önemi büyük olmasına rağmen, modellenmeleri hâlâ zorludur. NewDUST gibi analitik modeller geometrik esneklikten yoksundur ve çoklu saçılmayı ihmal ederken, REFLEX gibi Monte Carlo ışın izleme kodları bu etkileri doğru biçimde yakalayabilse de hesaplama açısından oldukça maliyetlidir. Bu sınırlamaları aşmak amacıyla, hidrojen kolon yoğunluğu (nH) ve bulut uzaklık oranı (x) ile koşullandırılmış toz saçılma hale görüntülerini yaklaşık olarak üretmek için REFLEX tarafından üretilmiş benzetimler üzerinde eğitilmiş, fizik bilgisiyle bilgilendirilmiş Koşullu Gürültü Giderici Difüzyon Olasılıksal Modeli (cDDPM) geliştirilmektedir. Veri temsili ve fizik tabanlı kayıp fonksiyonunun etkisini değerlendirmek amacıyla çeşitli model varyantları incelenmiş ve eğitim verisine Anscombe dönüşümü uygulanmasının varyans dengelemesini iyileştirerek doğruluğu önemli ölçüde artırdığı, yardımcı fiziksel kaybın ise yakınsamayı hızlandırdığı görülmüştür. Ortaya çıkan Anscombe tabanlı modeller, test veri kümesinde radyal χ²_red ≤ 6 değerlerine ulaşırken, hesaplama süresi açısından birkaç mertebe daha düşük maliyet gerektirmektedir.

Özet (Çeviri)

Dust grains scatter X-ray photons at small angles, producing diffuse halos around bright X-ray sources. Despite their importance, modeling these halos remains challenging. Analytical models such as NewDUST lack geometric flexibility and neglect multiple scattering, whereas Monte Carlo ray-tracing codes like REFLEX capture these effects accurately but are computationally expensive. To address these limitations, we develop a physics-informed Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model (cDDPM) trained on REFLEX-generated simulations to approximate dust scattering halo images conditioned on hydrogen column density (nH) and cloud distance ratio (x). To assess the impact of data representation and physics-based loss, we evaluate several model variants and find that variance stabilization via the Anscombe transform of the training data substantially improves accuracy, while auxiliary physical loss accelerates convergence. The resulting Anscombe-based models achieve radial χ²_red ≤ 6 on the test dataset, while requiring several orders of magnitude less computational time.

Benzer Tezler

  1. Development of QCM sensors for measuring particulate matter concentration

    QCM sensörlerinin partikül madde konsantrasyonunu ölçmek için geliştirilmesi

    MAJID JAVADZADEHKALKHORAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT TRABZON

  2. Dikey karbon nanotüp üretimi ve çeşitli uygulamalar için yüzey özelliklerinin incelenmesi

    Synthesis of vertically aligned carbon nanotubes and investigation of their surface properties for different applications

    ZEYNEP DALKILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN KARATEPE YAVUZ

  3. Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi

    Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method

    H.GONCA COŞKUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  4. Reactive ion beam etching and characterization of high-Tc superconductor Bi2212

    Yüksek sıcaklık üstüniletkeni Bi2212? nin reaktif iyon demeti dağlanması ve karakterizasyonu

    HASAN KÖSEOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LÜTFİ ÖZYÜZER

  5. A design for generating MP in a solar cell

    Bir güneş pili içinde MP üretmek için bir tasarım

    ALI DAWOOD AWAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. IBRAHIM MAHARIQ