論文の概要: Fast emulation of cosmological density fields based on dimensionality
reduction and supervised machine-learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06099v1
- Date: Wed, 12 Apr 2023 18:29:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-14 16:40:37.265978
- Title: Fast emulation of cosmological density fields based on dimensionality
reduction and supervised machine-learning
- Title（参考訳）: 次元性低減と教師付き機械学習に基づく宇宙密度場の高速エミュレーション
- Authors: Miguel Concei\c{c}\~ao, Alberto Krone-Martins, Antonio da Silva,
\'Angeles Molin\'e
- Abstract要約: 簡単な機械学習手法を用いて,高速暗黒物質密度場エミュレーションを競合精度で実行可能であることを示す。
異なる宇宙パラメータに対する新しい密度立方体は、新しいN体シミュレーションに直接頼らずに推定できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: N-body simulations are the most powerful method to study the non-linear
evolution of large-scale structure. However, they require large amounts of
computational resources, making unfeasible their direct adoption in scenarios
that require broad explorations of parameter spaces. In this work, we show that
it is possible to perform fast dark matter density field emulations with
competitive accuracy using simple machine-learning approaches. We build an
emulator based on dimensionality reduction and machine learning regression
combining simple Principal Component Analysis and supervised learning methods.
For the estimations with a single free parameter, we train on the dark matter
density parameter, $\Omega_m$, while for emulations with two free parameters,
we train on a range of $\Omega_m$ and redshift. The method first adopts a
projection of a grid of simulations on a given basis; then, a machine learning
regression is trained on this projected grid. Finally, new density cubes for
different cosmological parameters can be estimated without relying directly on
new N-body simulations by predicting and de-projecting the basis coefficients.
We show that the proposed emulator can generate density cubes at non-linear
cosmological scales with density distributions within a few percent compared to
the corresponding N-body simulations. The method enables gains of three orders
of magnitude in CPU run times compared to performing a full N-body simulation
while reproducing the power spectrum and bispectrum within $\sim 1\%$ and $\sim
3\%$, respectively, for the single free parameter emulation and $\sim 5\%$ and
$\sim 15\%$ for two free parameters. This can significantly accelerate the
generation of density cubes for a wide variety of cosmological models, opening
the doors to previously unfeasible applications, such as parameter and model
inferences at full survey scales as the ESA/NASA Euclid mission.
- Abstract（参考訳）: N体シミュレーションは、大規模構造の非線形進化を研究する最も強力な方法である。
しかし、それらは大量の計算資源を必要としており、パラメータ空間の広範な探索を必要とするシナリオで直接採用することは不可能である。
本研究では,簡単な機械学習手法を用いて,高速暗黒物質密度場エミュレーションを競合精度で実行可能であることを示す。
我々は,単純な主成分分析と教師付き学習法を組み合わせた次元削減と機械学習回帰に基づくエミュレータを構築した。
1つの自由パラメータによる推定では、ダークマター密度パラメータである$\omega_m$でトレーニングし、2つの自由パラメータを持つエミュレーションでは$\omega_m$とredshiftの範囲でトレーニングします。
この手法は、まず所定のベースでシミュレーションのグリッドのプロジェクションを採用し、次に、このプロジェクションされたグリッド上で機械学習の回帰を訓練する。
最後に、異なる宇宙パラメータに対する新しい密度立方体を、基底係数を予測・デプロジェクションすることによって、新しいN体シミュレーションに直接依存せずに推定することができる。
提案するエミュレータは,n体シミュレーションと比較して密度分布が数パーセント以内の非線形宇宙スケールで密度立方体を生成することができる。
この方法は、単一の自由パラメータエミュレーションに対してそれぞれ$\sim 1\%$と$\sim 3\%$と$\sim 5\%$と$\sim 15\%$の2つの自由パラメータでパワースペクトルとバイスペクトラムを再現しながら、完全なn体シミュレーションを行うよりも3桁のcpu実行時間が得られる。
これにより、様々な宇宙モデルに対する密度立方体の生成が大幅に加速し、ESA/NASAのユークリッドミッションのような完全な調査スケールでのパラメータやモデル推論など、これまで実現できなかった応用に扉を開くことができる。
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