Galaxy evolution is commonly described through the time evolution of observational statistics such as luminosity functions and stellar mass functions. However, these quantities are projections of an underlying multivariate galaxy state space rather than fundamental dynamical variables. We develop a unified framework in which galaxy evolution is formulated as the time evolution of a probability measure on the galaxy manifold. Representing galaxy states by latent variables $θ\in\mathcal{M}$ and the population by a density $ρ(θ,t)$, the evolution is governed by a general equation containing continuous transport and nonlocal jump processes. By reinterpreting manifold learning as the pushforward of measures, we distinguish observational, representation, and physical measures, and emphasize that manifold coordinates themselves need not carry direct physical meaning. In this picture, luminosity functions and stellar mass functions arise as projected observables of a single underlying dynamics, and generally do not form closed equations in observational space. The framework contains existing models as limiting cases: reduction to a single mass variable yields continuity-equation models, while additive post-merger states recover the Smoluchowski coagulation equation. We further show that luminosity-function evolution is naturally described within the Schechter family, whose apparent stability is interpreted as an effective consequence of projection. Since observables are projections of measures, inference of galaxy evolution becomes a statistical inverse problem of recovering manifold dynamics from data. This framework shifts the focus from fitting observed statistics directly to inferring the underlying state-space dynamics, thereby bridging manifold learning and physical theory.


翻译:星系演化通常通过光度函数和恒星质量函数等观测统计量的时间演化来描述。然而,这些量是潜在多元星系状态空间的投影,而非基本动力学变量。我们构建了一个统一框架,将星系演化表述为星系流形上概率测度的时间演化。用潜在变量 $θ\in\mathcal{M}$ 表征星系状态,用密度 $ρ(θ,t)$ 表征星系种群,其演化由包含连续输运和非局部跳过程的一般方程控制。通过将流形学习重新解释为测度的前推,我们区分了观测测度、表征测度和物理测度,并强调流形坐标本身无需具有直接物理意义。在此图景中,光度函数和恒星质量函数作为单一底层动力学的投影观测量出现,且通常在观测空间中不构成封闭方程。该框架包含现有模型作为极限情况:简化为单一质量变量时得到连续方程模型,而可加性并合后状态可恢复Smoluchowski凝聚方程。我们进一步证明,光度函数演化可自然地在Schechter族内描述,其表观稳定性被解释为投影的有效结果。由于观测量是测度的投影,星系演化推断成为从数据中恢复流形动力学的统计逆问题。该框架将焦点从直接拟合观测统计量转移到推断底层状态空间动力学,从而架起了流形学习与物理理论之间的桥梁。

0
下载
关闭预览

相关内容

潜空间综述:基础、演化、机制、能力与展望
专知会员服务
21+阅读 · 4月3日
时间序列和时空数据扩散模型综述
专知会员服务
64+阅读 · 2024年5月1日
【Google】高效Transformer综述,Efficient Transformers: A Survey
专知会员服务
66+阅读 · 2022年3月17日
【干货书】面向工程师的随机过程,448页pdf
专知会员服务
80+阅读 · 2021年11月3日
【硬核书】演化、信息和复杂性的数学分析,504页pdf
专知会员服务
86+阅读 · 2021年9月2日
【WSDM2021】基于演化状态图的时间序列事件预测
专知会员服务
54+阅读 · 2020年12月1日
最新《流处理系统演化》综述论文,34页pdf
专知会员服务
21+阅读 · 2020年8月4日
Galaxy Zoo:利用众包和主动学习对星系进行分类
TensorFlow
16+阅读 · 2020年6月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
AI研习社
10+阅读 · 2019年3月18日
迁移自适应学习最新综述,附21页论文下载
【迁移学习】简述迁移学习在深度学习中的应用
产业智能官
15+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
0+阅读 · 47分钟前
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
0+阅读 · 49分钟前
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
10+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
相关VIP内容
潜空间综述:基础、演化、机制、能力与展望
专知会员服务
21+阅读 · 4月3日
时间序列和时空数据扩散模型综述
专知会员服务
64+阅读 · 2024年5月1日
【Google】高效Transformer综述,Efficient Transformers: A Survey
专知会员服务
66+阅读 · 2022年3月17日
【干货书】面向工程师的随机过程,448页pdf
专知会员服务
80+阅读 · 2021年11月3日
【硬核书】演化、信息和复杂性的数学分析,504页pdf
专知会员服务
86+阅读 · 2021年9月2日
【WSDM2021】基于演化状态图的时间序列事件预测
专知会员服务
54+阅读 · 2020年12月1日
最新《流处理系统演化》综述论文,34页pdf
专知会员服务
21+阅读 · 2020年8月4日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员