論文の概要: Fast and Credible Likelihood-Free Cosmology with Truncated Marginal
Neural Ratio Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08030v1
- Date: Mon, 15 Nov 2021 19:00:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-17 16:16:56.152710
- Title: Fast and Credible Likelihood-Free Cosmology with Truncated Marginal
Neural Ratio Estimation
- Title（参考訳）: 収縮性大脳神経比推定を用いた高速・信頼性自由宇宙論
- Authors: Alex Cole, Benjamin Kurt Miller, Samuel J. Witte, Maxwell X. Cai,
Meiert W. Grootes, Francesco Nattino, Christoph Weniger
- Abstract要約: Truncated Marginal Neural Ratio Estimation (TMNRE)は、いわゆるシミュレーションベース推論における新しいアプローチである。
TMNREは従来のマルコフチェインモンテカルロよりもはるかに少ないシミュレータコールで収束後処理を実現できることを示す。
TMNREは、特に拡張宇宙論の文脈において、宇宙データ分析の強力なツールになることを約束する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sampling-based inference techniques are central to modern cosmological data
analysis; these methods, however, scale poorly with dimensionality and
typically require approximate or intractable likelihoods. In this paper we
describe how Truncated Marginal Neural Ratio Estimation (TMNRE) (a new approach
in so-called simulation-based inference) naturally evades these issues,
improving the $(i)$ efficiency, $(ii)$ scalability, and $(iii)$ trustworthiness
of the inferred posteriors. Using measurements of the Cosmic Microwave
Background (CMB), we show that TMNRE can achieve converged posteriors using
orders of magnitude fewer simulator calls than conventional Markov Chain Monte
Carlo (MCMC) methods. Remarkably, the required number of samples is effectively
independent of the number of nuisance parameters. In addition, a property
called \emph{local amortization} allows the performance of rigorous statistical
consistency checks that are not accessible to sampling-based methods. TMNRE
promises to become a powerful tool for cosmological data analysis, particularly
in the context of extended cosmologies, where the timescale required for
conventional sampling-based inference methods to converge can greatly exceed
that of simple cosmological models such as $\Lambda$CDM. To perform these
computations, we use an implementation of TMNRE via the open-source code
\texttt{swyft}.
- Abstract（参考訳）: サンプリングに基づく推論技術は現代の宇宙データ分析の中心であるが、これらの手法は次元性に乏しく、典型的には近似的あるいは難解な可能性を必要とする。
本稿では,Truncated Marginal Neural Ratio Estimation (TMNRE) (いわゆるシミュレーションベース推論の新しいアプローチ) がこれらの問題を自然に回避し,$を改良した方法について述べる。
(i)$効率、$
(ii)スケーラビリティ、および$
(iii)推測された後肢の信頼性。
宇宙マイクロ波背景測定(CMB)を用いて,従来のマルコフ・チェイン・モンテカルロ法(MCMC)よりもはるかに少ないシミュレーションコールで,TMNREが収束後部を達成可能であることを示す。
驚くべきことに、必要なサンプル数は、迷惑パラメータの数に依存しない。
さらに、 \emph{local amortization} と呼ばれるプロパティは、サンプリングベースのメソッドではアクセスできない厳密な統計一貫性チェックのパフォーマンスを可能にする。
tmnreは、従来のサンプリングベースの推論手法が収束するのに要する時間スケールが$\lambda$cdmのような単純な宇宙論モデルを大幅に超えるような拡張宇宙論の文脈において、宇宙論的データ分析の強力なツールになることを約束している。
これらの計算を行うために,オープンソースコード \texttt{swyft} を通じて TMNRE の実装を利用する。
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