論文の概要: Robust posterior inference when statistically emulating forward simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11929v1
• Date: Fri, 24 Apr 2020 18:15:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 03:18:00.088072
• Title: Robust posterior inference when statistically emulating forward simulations
• Title（参考訳）: 統計的に前方シミュレーションをエミュレートする場合のロバスト後部推論
• Authors: Grigor Aslanyan, Richard Easther, Nathan Musoke, Layne C. Price
• Abstract要約: このワークショップは、宇宙シミュレーションで使われている以前に公開された手法をレビューし、更新する。 我々は,これらの手法を用いて,$Lambda$CDM宇宙論モデルのパラメータの後方分布を迅速に推定する方法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific analyses often rely on slow, but accurate forward models for observable data conditioned on known model parameters. While various emulation schemes exist to approximate these slow calculations, these approaches are only safe if the approximations are well understood and controlled. This workshop submission reviews and updates a previously published method, which has been used in cosmological simulations, to (1) train an emulator while simultaneously estimating posterior probabilities with MCMC and (2) explicitly propagate the emulation error into errors on the posterior probabilities for model parameters. We demonstrate how these techniques can be applied to quickly estimate posterior distributions for parameters of the $\Lambda$CDM cosmology model, while also gauging the robustness of the emulator approximation.
• Abstract（参考訳）: 科学的分析はしばしば、既知のモデルパラメータに基づく観測可能なデータの遅いが正確なフォワードモデルに依存する。 これらの遅い計算を近似するために様々なエミュレーションスキームが存在するが、これらのアプローチは近似がよく理解され制御されている場合にのみ安全である。 本ワークショップは,(1)MCMCによる後部確率を同時に推定しながらエミュレータを訓練し,(2)モデルパラメータの後部確率の誤差にエミュレーション誤差を明示的に伝播させる,宇宙シミュレーションに使用されてきた方法のレビューと更新を行う。 我々は,これらの手法を用いて,$\lambda$cdm宇宙論モデルのパラメータの後方分布を迅速に推定し,エミュレータ近似のロバスト性を評価する方法を示す。

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