Fugu-MT 論文翻訳(概要): A unified framework for 21cm tomography sample generation and parameter inference with Progressively Growing GANs

論文の概要: A unified framework for 21cm tomography sample generation and parameter inference with Progressively Growing GANs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07940v1
Date: Wed, 19 Feb 2020 00:39:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-30 14:39:46.618544
Title: A unified framework for 21cm tomography sample generation and parameter inference with Progressively Growing GANs
Title（参考訳）: 進行成長ganを用いた21cmトモグラフィ試料生成とパラメータ推定の統一フレームワーク
Authors: Florian List and Geraint F. Lewis
Abstract要約: EoR(Epoch of Reionisation)では,特定のタイプのニューラルネットワーク,PGGAN(Progressively Growing Generative Adversarial Network)を用いて,21cmの輝度温度の現実的なトモグラフィ画像を生成する。ネットワークは新しいサンプルを1秒で$sim 3'$の解像度で生成し(ラップトップCPU上で)、その結果のグローバルな21cm信号、パワースペクトル、ピクセル分布関数はトレーニングデータのそれとよく一致する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6146285961466
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Creating a database of 21cm brightness temperature signals from the Epoch of Reionisation (EoR) for an array of reionisation histories is a complex and computationally expensive task, given the range of astrophysical processes involved and the possibly high-dimensional parameter space that is to be probed. We utilise a specific type of neural network, a Progressively Growing Generative Adversarial Network (PGGAN), to produce realistic tomography images of the 21cm brightness temperature during the EoR, covering a continuous three-dimensional parameter space that models varying X-ray emissivity, Lyman band emissivity, and ratio between hard and soft X-rays. The GPU-trained network generates new samples at a resolution of $\sim 3'$ in a second (on a laptop CPU), and the resulting global 21cm signal, power spectrum, and pixel distribution function agree well with those of the training data, taken from the 21SSD catalogue \citep{Semelin2017}. Finally, we showcase how a trained PGGAN can be leveraged for the converse task of inferring parameters from 21cm tomography samples via Approximate Bayesian Computation.
Abstract（参考訳）: イオン化のEpoch of Reionisation (EoR) から21cmの明るさの温度信号のデータベースを作成することは、関連する天体物理過程の範囲と、調査される可能性のある高次元パラメータ空間を考えると、複雑な計算コストのかかる作業である。我々は、特定のタイプのニューラルネットワーク、PGGAN(Progressively Growing Generative Adversarial Network)を利用して、EoR中の21cmの明るさ温度の現実的なトモグラフィー画像を生成し、X線放射率、ライマンバンド放射率、硬X線と軟X線との比をモデル化した連続した3次元パラメータ空間をカバーする。 GPUトレーニングされたネットワークは、1秒で$\sim 3'$の解像度で新しいサンプルを生成し(ラップトップCPU上で)、その結果得られたグローバルな21cm信号、パワースペクトル、ピクセル分布関数は、21SSDカタログ \citep{Semelin2017}から取得したトレーニングデータとよく一致する。最後に,21cmトモグラフィ標本からのパラメータを近似ベイズ計算により推定する逆タスクにおいて,トレーニングされたPGGANをどのように活用できるかを示す。

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