論文の概要: Robust Field-level Likelihood-free Inference with Galaxies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14101v2
- Date: Tue, 18 Jul 2023 22:38:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-20 17:34:04.593589
- Title: Robust Field-level Likelihood-free Inference with Galaxies
- Title（参考訳）: 銀河によるロバスト場準同値推論
- 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、スケールにいかなるカットも課さない。
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の変化に対して堅牢であることがわかった。
- 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 rotational, translational, and
permutation invariant and do not impose any cut on scale. From galaxy catalogs
that only contain $3$D positions and radial velocities of $\sim 1, 000$
galaxies in tiny $(25~h^{-1}{\rm Mpc})^3$ volumes our models can infer the
value of $\Omega_{\rm m}$ with approximately $12$ % precision. More
importantly, by testing the models on galaxy catalogs from thousands of
hydrodynamic simulations, each having a different efficiency of supernova and
AGN feedback, run with five different codes and subgrid models - IllustrisTNG,
SIMBA, Astrid, Magneticum, SWIFT-EAGLE -, we find that our models are robust to
changes in astrophysics, subgrid physics, and subhalo/galaxy finder.
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. Our results
indicate that the key to building a robust model is the use of both galaxy
positions and velocities, suggesting that the network have likely learned an
underlying physical relation that does not depend on galaxy formation and is
valid on scales larger than $\sim10~h^{-1}{\rm kpc}$.
- 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、置換不変量であり、スケールにいかなるカットも課さない。
私たちのモデルでは、わずか$(25~h^{-1}{\rm mpc})^3$ボリュームの3ドルの位置と半径速度だけを含む銀河カタログから、約12ドルの精度で$\omega_{\rm m}$の値を推測できます。
さらに重要なことは、何千もの流体力学シミュレーションの銀河カタログ上でモデルをテストすることで、それぞれ異なる超新星とAGNフィードバックの効率を持ち、5つの異なるコードとサブグリッドモデル(IllustrisTNG, SIMBA, Astrid, Magneticum, SWIFT-EAGLE)を走らせます。
さらに、パラメータ空間の広大な領域をカバーする1,024ドルのシミュレーション(5ドルの宇宙論的パラメータと23ドル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とで、モデルが本当にうまく外挿できることが分かりました。
その結果、強固なモデルを構築する鍵は銀河の位置と速度の両方を使用することであり、このネットワークは銀河形成に依存しず、$\sim10~h^{-1}{\rm kpc}$以上のスケールで有効である可能性が示唆された。
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