論文の概要: Monte Carlo Techniques for Addressing Large Errors and Missing Data in Simulation-based Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03747v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 18:19:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 19:30:54.460503
• Title: Monte Carlo Techniques for Addressing Large Errors and Missing Data in Simulation-based Inference
• Title（参考訳）: シミュレーションに基づく推論における大規模誤差とミスデータに対処するモンテカルロ手法
• Authors: Bingjie Wang, Joel Leja, Ashley Villar, Joshua S. Speagle
• Abstract要約: 銀河の光からパラメータを推測する現在のツールは、1つにつき10ドルかかる。 標準SBIツールを用いて,分布外測定誤差と欠落データを扱うモンテカルロ法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Upcoming astronomical surveys will observe billions of galaxies across cosmic time, providing a unique opportunity to map the many pathways of galaxy assembly to an incredibly high resolution. However, the huge amount of data also poses an immediate computational challenge: current tools for inferring parameters from the light of galaxies take $\gtrsim 10$ hours per fit. This is prohibitively expensive. Simulation-based Inference (SBI) is a promising solution. However, it requires simulated data with identical characteristics to the observed data, whereas real astronomical surveys are often highly heterogeneous, with missing observations and variable uncertainties determined by sky and telescope conditions. Here we present a Monte Carlo technique for treating out-of-distribution measurement errors and missing data using standard SBI tools. We show that out-of-distribution measurement errors can be approximated by using standard SBI evaluations, and that missing data can be marginalized over using SBI evaluations over nearby data realizations in the training set. While these techniques slow the inference process from $\sim 1$ sec to $\sim 1.5$ min per object, this is still significantly faster than standard approaches while also dramatically expanding the applicability of SBI. This expanded regime has broad implications for future applications to astronomical surveys.
• Abstract（参考訳）: これからの天文学的な調査は、数十億の銀河を宇宙時間にわたって観測し、銀河集合の多くの経路を驚くほど高解像度にマッピングするユニークな機会を提供する。 銀河の光からパラメータを推測する現在のツールは、適合するのに1時間あたり$\gtrsim 10$である。 これは必然的に高価です。 シミュレーションベースの推論(SBI)は有望なソリューションである。 しかし、観測データと同一の特性を持つシミュレーションデータが必要であり、実際の天文学調査は観測が欠如しており、空と望遠鏡の条件によって不確実性が決定されるため、非常に不均一であることが多い。 本稿では,標準SBIツールを用いて分布外測定誤差と欠落データを扱うモンテカルロ法を提案する。 本研究では, 標準SBI評価を用いて, 分布外測定誤差を近似することができ, トレーニングセット内の近傍データ実現よりも, SBI評価を用いて欠落データをマージできることを示す。 これらのテクニックは推論プロセスを$\sim 1$ sec から $\sim 1.5$ min に遅くするが、それでも標準アプローチよりもはるかに高速でありながら、SBIの適用性を劇的に拡張している。 この拡張された体制は将来の天文学的な調査に幅広い意味を持つ。

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