論文の概要: Towards constraining warm dark matter with stellar streams through
neural simulation-based inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14923v1
- Date: Mon, 30 Nov 2020 15:53:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-06 14:34:12.185175
- Title: Towards constraining warm dark matter with stellar streams through
neural simulation-based inference
- Title（参考訳）: ニューラルシミュレーションに基づく推論による星の流れによる温かいダークマターの拘束に向けて
- Authors: Joeri Hermans, Nilanjan Banik, Christoph Weniger, Gianfranco Bertone,
Gilles Louppe
- Abstract要約: Amortized Approximate Likelihood Ratios (AALR) に基づく確率自由ベイズ推論パイプラインを導入する。
本手法は、暗黒物質サブハローによってのみ恒星の流れが摂動される単純化された場合に適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.608718235345664
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: A statistical analysis of the observed perturbations in the density of
stellar streams can in principle set stringent contraints on the mass function
of dark matter subhaloes, which in turn can be used to constrain the mass of
the dark matter particle. However, the likelihood of a stellar density with
respect to the stream and subhaloes parameters involves solving an intractable
inverse problem which rests on the integration of all possible forward
realisations implicitly defined by the simulation model. In order to infer the
subhalo abundance, previous analyses have relied on Approximate Bayesian
Computation (ABC) together with domain-motivated but handcrafted summary
statistics. Here, we introduce a likelihood-free Bayesian inference pipeline
based on Amortised Approximate Likelihood Ratios (AALR), which automatically
learns a mapping between the data and the simulator parameters and obviates the
need to handcraft a possibly insufficient summary statistic. We apply the
method to the simplified case where stellar streams are only perturbed by dark
matter subhaloes, thus neglecting baryonic substructures, and describe several
diagnostics that demonstrate the effectiveness of the new method and the
statistical quality of the learned estimator.
- Abstract（参考訳）: 恒星の流れの密度における観測された摂動の統計的解析は、原理的には暗黒物質サブハローの質量関数に厳密な反則を設定でき、これは暗黒物質粒子の質量を制限するために用いられる。
しかし、ストリームとサブハロインパラメータに対する恒星密度の確率は、シミュレーションモデルによって暗黙的に定義される全ての可能な前進実現の積分にかかっている難解な逆問題を解くことを伴う。
半減期を推定するために、以前の分析は、ドメイン駆動だが手作りの要約統計と共に、近似ベイズ計算(ABC)に依存していた。
本稿では,データとシミュレータパラメータのマッピングを自動的に学習し,潜在的に不十分な要約統計を手作りする必要性を解消する,amortized approximation likelihood ratios(aalr)に基づく確率自由ベイズ推定パイプラインを提案する。
本手法は,暗黒物質サブハローによってのみ星の流れが乱れ,バリュニックなサブストラクチャーを無視する簡易な場合に適用し,新しい手法の有効性と学習した推定器の統計的品質を示すいくつかの診断法について述べる。
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