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报告题目：基于AI技术的宇宙三维物质与动力学场重构

报告嘉宾：史峰，西安电子科技大学 副教授

报告时间：2026年9月17日 14：00

报告地点：成人视频 中心校区物理楼333会议室

主持人：王云

报告摘要

暗物质是宇宙物质组成中的主要成分，但其空间分布无法通过电磁辐射直接观测，需要借助星系分布、引力透镜等观测信息进行间接推断。如何从这些可观测信息中高精度恢复宇宙三维暗物质分布，是研究宇宙大尺度结构形成与演化的重要问题。传统方法已经能够在一定尺度和红移范围内实现物质场重构，但随着 DESI 等新一代大规模巡天的开展，更大观测体积、更高数据精度以及更加复杂的观测效应，对非线性尺度上的三维物质场重构提出了新的挑战。近年来，人工智能特别是深度学习为这一问题提供了新的技术路径，通过学习观测星系分布与底层物质场之间复杂的非线性关系，为恢复多尺度结构信息提供了新的可能。本报告将介绍我们基于 DESI 模拟巡天开展的三维暗物质场重构研究，重点讨论利用深度学习从红移空间星系分布重构暗物质密度场、速度场和潮汐场，并系统评估星系偏差、红移空间畸变及实际巡天观测效应对重构的影响。相关结果表明，该方法能够较好恢复宇宙大尺度物质分布及其动力学信息，为从星系巡天进一步构建三维物质与动力学图谱、研究宇宙大尺度结构及其环境提供新的途径。

嘉宾简介

史峰，西安电子科技大学，副教授，2018年于中国科学院上海天文台获天体物理博士学位，2018—2020年在韩国天文与空间科学研究所从事博士后研究。主要研究方向为宇宙大尺度结构观测分析，重点开展宇宙三维物质分布及其动力学信息重构、中性氢21 cm宇宙学信号恢复及相关宇宙学研究。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目及暗物质物理全国重点实验室开放课题等，入选2025年国家天文数据中心“青年数据科学家”，参与国家重点研发计划SKA专项、国家自然科学基金重点项目等。已在ApJS、ApJ、MNRAS、SCPMA等期刊发表论文二十余篇。

举办单位：

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物质模拟方法与软件教育部重点实验室