Fugu-MT 論文翻訳(概要): Constraining cosmological parameters from N-body simulations with Bayesian Neural Networks

論文の概要: Constraining cosmological parameters from N-body simulations with Bayesian Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11865v1
Date: Wed, 22 Dec 2021 13:22:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-23 16:07:10.167869
Title: Constraining cosmological parameters from N-body simulations with Bayesian Neural Networks
Title（参考訳）: ベイズニューラルネットワークを用いたN体シミュレーションによる宇宙パラメータの制約
Authors: Hector J. Hortua
Abstract要約: 我々は、ベイジアンニューラルネットワークを通して宇宙パラメータを抽出するために、The Quijoteシミュレーションを使用する。この種のモデルには、関連する不確実性を推定する顕著な能力があり、これは精密宇宙論の時代における最終的な目標の1つである。
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: In this paper, we use The Quijote simulations in order to extract the cosmological parameters through Bayesian Neural Networks. This kind of model has a remarkable ability to estimate the associated uncertainty, which is one of the ultimate goals in the precision cosmology era. We demonstrate the advantages of BNNs for extracting more complex output distributions and non-Gaussianities information from the simulations.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズニューラルネットワークを用いて宇宙パラメータを抽出するために,The Quijoteシミュレーションを用いる。この種のモデルは関連する不確実性を推定する顕著な能力を持ち、これは精密宇宙論の時代における最終的な目標の1つである。より複雑な出力分布と非ガウス性情報をシミュレーションから抽出するBNNの利点を実証する。

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