論文の概要: Robust field-level likelihood-free inference with galaxies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14101v1
- Date: Mon, 27 Feb 2023 19:26:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-01 19:10:09.369820
- Title: Robust field-level likelihood-free inference with galaxies
- Title（参考訳）: 銀河によるロバスト場レベル準自由推論
- Authors: Natal\'i S. M. de Santi, Helen Shao, Francisco Villaescusa-Navarro, L.
Raul Abramo, Romain Teyssier, Pablo Villanueva-Domingo, Yueying Ni, Daniel
Angl\'es-Alc\'azar, Shy Genel, Elena Hernandez-Martinez, Ulrich P.
Steinwandel, Christopher C. Lovell, Klaus Dolag, Tiago Castro, Mark
Vogelsberger
- Abstract要約: 我々は、CAMELSプロジェクトの最先端の流体力学シミュレーションから銀河カタログを用いて、グラフニューラルネットワークを訓練し、フィールドレベル確率自由推論を行う。
我々のモデルは回転、翻訳、置換不変であり、スケールカットオフはない。
- 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: We train graph neural networks to perform field-level likelihood-free
inference using galaxy catalogs from state-of-the-art hydrodynamic simulations
of the CAMELS project. Our models are rotationally, translationally, and
permutation invariant and have no scale cutoff. By training on galaxy catalogs
that only contain the 3D positions and radial velocities of approximately
$1,000$ galaxies in tiny volumes of $(25~h^{-1}{\rm Mpc})^3$, our models
achieve a precision of approximately $12$% when inferring the value of
$\Omega_{\rm m}$. To test the robustness of our models, we evaluated their
performance on galaxy catalogs from thousands of hydrodynamic simulations, each
with different efficiencies of supernova and AGN feedback, run with five
different codes and subgrid models, including IllustrisTNG, SIMBA, Astrid,
Magneticum, and SWIFT-EAGLE. Our results demonstrate that our models are robust
to astrophysics, subgrid physics, and subhalo/galaxy finder changes.
Furthermore, we test our models on 1,024 simulations that cover a vast region
in parameter space - variations in 5 cosmological and 23 astrophysical
parameters - finding that the model extrapolates really well. Including both
positions and velocities are key to building robust models, and our results
indicate that our networks have likely learned an underlying physical relation
that does not depend on galaxy formation and is valid on scales larger than, at
least, $~\sim10~h^{-1}{\rm kpc}$.
- Abstract（参考訳）: 我々は、CAMELSプロジェクトの最先端の流体力学シミュレーションから銀河カタログを用いて、グラフニューラルネットワークを訓練し、フィールドレベル確率自由推論を行う。
我々のモデルは回転、翻訳、置換不変であり、スケールカットオフはない。
約$(25~h^{-1}{\rm Mpc})^3$の小さな体積に約1,000ドルの銀河の3次元位置と半径速度しか持たない銀河カタログをトレーニングすることにより、我々のモデルは$\Omega_{\rm m}$の値を推定すると約12$%の精度が得られる。
このモデルのロバスト性をテストするため,超新星とAGNのフィードバックの効率の異なる何千もの流体力学シミュレーションによる銀河カタログの性能評価を行い,IllustrisTNG,SIMBA,Astrid,Magonicum,SWIFT-EAGLEなどの5種類のコードとサブグリッドモデルを用いて実験を行った。
我々のモデルは、天体物理学、サブグリッド物理学、およびサブハロ/ガラクシーファインダー変化に対して堅牢であることを示す。
さらに、パラメータ空間の広い領域をカバーする1,024のシミュレーション(5つの宇宙論的パラメータと23の天体物理学的パラメータのバリエーション)でモデルをテストする。
この結果は、我々のネットワークが銀河形成に依存しず、少なくとも$~\sim10~h^{-1}{\rm kpc}$よりも大きなスケールで有効である、基礎となる物理的関係を学習したことを示している。
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