Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust marginalization of baryonic effects for cosmological inference at the field level

論文の概要: Robust marginalization of baryonic effects for cosmological inference at the field level

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10360v1
Date: Tue, 21 Sep 2021 18:00:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-23 13:49:59.734225
Title: Robust marginalization of baryonic effects for cosmological inference at the field level
Title（参考訳）: 場レベルでの宇宙推論のためのバロン効果のロバストな辺縁化
Authors: Francisco Villaescusa-Navarro, Shy Genel, Daniel Angles-Alcazar, David N. Spergel, Yin Li, Benjamin Wandelt, Leander Thiele, Andrina Nicola, Jose Manuel Zorrilla Matilla, Helen Shao, Sultan Hassan, Desika Narayanan, Romeel Dave, Mark Vogelsberger
Abstract要約: ニューラルネットワークをトレーニングして、全質量表面密度を含む$(25,h-1rm Mpc)2$2Dマップから確率のない推論を行う。ネットワークは、すべての解決されたスケールから一点関数やパワースペクトルを超えて情報を抽出できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.768056235837427
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We train neural networks to perform likelihood-free inference from $(25\,h^{-1}{\rm Mpc})^2$ 2D maps containing the total mass surface density from thousands of hydrodynamic simulations of the CAMELS project. We show that the networks can extract information beyond one-point functions and power spectra from all resolved scales ($\gtrsim 100\,h^{-1}{\rm kpc}$) while performing a robust marginalization over baryonic physics at the field level: the model can infer the value of $\Omega_{\rm m} (\pm 4\%)$ and $\sigma_8 (\pm 2.5\%)$ from simulations completely different to the ones used to train it.
Abstract（参考訳）: 我々は、CAMELSプロジェクトの何千もの流体力学シミュレーションから、総質量表面密度を含む$(25\,h^{-1}{\rm Mpc})^2$2Dの2次元マップから、可能性のない推論を行うようにニューラルネットワークを訓練する。ネットワークは、全ての解決されたスケール (\gtrsim 100\,h^{-1}{\rm kpc}$) から一点関数とパワースペクトルを越えて情報を抽出することができ、フィールドレベルではバロン物理学よりも強固な辺縁化を行うことができる: このモデルは、そのシミュレーションから完全に異なるシミュレーションから$\omega_{\rm m} (\pm 4\%)$と$\sigma_8 (\pm 2.5\%)$の値を推測できる。

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