論文の概要: Topological Echoes of Primordial Physics in the Universe at Large Scales
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03616v1
- Date: Mon, 7 Dec 2020 12:08:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-20 10:57:47.282112
- Title: Topological Echoes of Primordial Physics in the Universe at Large Scales
- Title（参考訳）: 大規模宇宙における原始物理学の位相エコー
- Authors: Alex Cole, Matteo Biagetti, Gary Shiu
- Abstract要約: 暗黒物質のハロゲンのシミュレーションのために持続性図と導出統計を計算する。
私たちのパイプラインは完全なシミュレーションのサブボックスで永続性を計算し、シミュレーションは一様ハロ数にサブサンプルされます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a pipeline for characterizing and constraining initial conditions
in cosmology via persistent homology. The cosmological observable of interest
is the cosmic web of large scale structure, and the initial conditions in
question are non-Gaussianities (NG) of primordial density perturbations. We
compute persistence diagrams and derived statistics for simulations of dark
matter halos with Gaussian and non-Gaussian initial conditions. For
computational reasons and to make contact with experimental observations, our
pipeline computes persistence in sub-boxes of full simulations and simulations
are subsampled to uniform halo number. We use simulations with large NG
($f_{\rm NL}^{\rm loc}=250$) as templates for identifying data with mild NG
($f_{\rm NL}^{\rm loc}=10$), and running the pipeline on several cubic volumes
of size $40~(\textrm{Gpc/h})^{3}$, we detect $f_{\rm NL}^{\rm loc}=10$ at
$97.5\%$ confidence on $\sim 85\%$ of the volumes for our best single
statistic. Throughout we benefit from the interpretability of topological
features as input for statistical inference, which allows us to make contact
with previous first-principles calculations and make new predictions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,宇宙論における初期条件を永続ホモロジーを通じて特徴付け,制約するパイプラインを提案する。
興味を持つ宇宙学的な観測は、大規模構造の宇宙網であり、問題の初期条件は原始密度摂動の非ガウス性(NG)である。
我々は、ガウス初期条件と非ガウス初期条件による暗黒物質ハロのシミュレーションのための永続図と導出統計を計算する。
計算上の理由と実験的な観測に接触するために,本パイプラインは全シミュレーションのサブボックス内の永続性を計算し,シミュレーションを一様ハロー数にサブサンプリングする。
私たちは大きなng(f_{\rm nl}^{\rm loc}=250$)のシミュレーションを、マイルドなng(f_{\rm nl}^{\rm loc}=10$)のデータを識別するためのテンプレートとして使用し、パイプラインを40~(\textrm{gpc/h})^{3}$で実行し、$f_{\rm nl}^{\rm loc}=10$ at $97.5\%$ $\sim 85\%$で検出します。
統計的推論の入力としてのトポロジカル特徴の解釈可能性から,従来の第一原理計算と接触し,新たな予測を行うことができる。
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