Предмет і мета роботи - подати стислий огляд методів, які застосовуються для відтворення розподілу великомасштабних структур Всесвіту за зоною уникнення (ZoA) Чумацького Шляху; запропонувати новий "алгоритм штопання зони уникнення" і новий підхід, що грунтується на генеруючій змагальній мережі (GAN) для відновлення розподілу галактик в ZoA з використанням оптичних оглядів як додаткової платформи для програмування штучних нейронних мереж. Завдяки моніторинговим спостереженнями всього неба в радіо (проект DOGS, спостереження в лінії HI), інфрачервоному (IRAS та 2MASS огляди) і рентгенівському спектральних діапазонах, ZoA "зменшила" свої розміри і наразі закриває від спостерігача близько 10 % просторового розподілу галактик в оптичному діапазоні. Вимірювання реліктового випромінювання (СМВ) показали асиметрію в <$E180 symbol Р>, відому як диполь: незважаючи на те, що результуючий вектор знаходиться в межах <$E20 symbol Р> спостережуваного диполя СМВ, розрахунки залишаються досить неоднозначними, почасти тому, що не враховуються галактики в ZoA і концепція "атракторів" вимагає перегляду. Наразі аналіз просторового розподілу галактик і їх скупчень у областях, що оточують зону уникнення галактик, залишається складною і нерозв'язаною проблемою, а оцінка "невидимого" просторового розподілу галактик, яке закриває від спостерігача зона поглинання, є вкрай своєчасною. Для відновлення розподілу галактик в ZoA можливе використання непрямих методів, включаючи методи обробки сигналів, що застосовуються до прихованих і неповних даних; методи мозаїки Вороного тощо. Ці методи відновлення, проте, працюють тільки для великомасштабних структур в зоні уникнення галактик; вони практично не чутливі до окремих галактик і малонаселених скупчень галактик. Одним з рішень є використання методик машинного навчання, наприклад GAN, для моделювання "невидимого" просторового розподілу галактик за цією зоною. Запропоновано новий підхід, названий "алгоритм штопання зони уникнення", для розбивання існуючих позагалактичних оглядів (наприклад, SDSS DR 14) на зрізи залежно від червоного зміщення, зоряних величин, координатів та інших параметрів для формування тренувальної вибірки машинного навчання, а також описано загальну схему GAN методу для застосування до відновлення ZoA. Обговорено основні завдання генерування штучних розподілів галактик та їх властивостей в ZoA і описано, як дискримінаційна мережа буде порівнювати одержаний розподіл з реальним і оцінювати його реалістичність. Висновок: неповнота даних, що залежить від довжини хвилі, на якій виконувалися огляди, свідчить про те, що залишилися такі проблеми, як динаміка Місцевої Групи і ближнього Всесвіту; великомасштабна структура Всесвіту в області неба, прихованою нашою Галактикою; поля потоків швидкості галактик до Великого Атрактора; диполь СМВ. Запропоновано новий "алгоритм штопання зони уникнення" і загальну схему GAN як додаткову платформу машинного навчання для відновлення просторового розподілу галактик за зоною уникнення нашої Галактики.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Вавілова Ірина Борисівна (1959–) (фізико-математичні науки)
• Елиїв Андрій Андрійович (фізико-математичні науки)
• Василенко Марина Євгенівна (педагогічні науки)
• Василенко Максим Юрійович (1995–) (фізико-математичні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"