論文の概要: Bayesian Simulation-based Inference for Cosmological Initial Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19910v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 18:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 18:01:07.716378
• Title: Bayesian Simulation-based Inference for Cosmological Initial Conditions
• Title（参考訳）: ベイズシミュレーションに基づく宇宙初期条件の推論
• Authors: Florian List, Noemi Anau Montel, Christoph Weniger
• Abstract要約: 本稿では,シミュレーションに基づく推論に根ざし,自己回帰モデルにより拡張された多目的ベイズ場再構成アルゴリズムを提案する。 本稿では,概念実証における最初の有望な結果として,時空密度場からの宇宙初期条件の回復について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.954511401622426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconstructing astrophysical and cosmological fields from observations is challenging. It requires accounting for non-linear transformations, mixing of spatial structure, and noise. In contrast, forward simulators that map fields to observations are readily available for many applications. We present a versatile Bayesian field reconstruction algorithm rooted in simulation-based inference and enhanced by autoregressive modeling. The proposed technique is applicable to generic (non-differentiable) forward simulators and allows sampling from the posterior for the underlying field. We show first promising results on a proof-of-concept application: the recovery of cosmological initial conditions from late-time density fields.
• Abstract（参考訳）: 観測から天体物理学と宇宙学の分野を再構築することは困難である。 非線形変換、空間構造の混合、ノイズの計算が必要である。 対照的に、フィールドを観測にマッピングするフォワードシミュレータは、多くのアプリケーションで容易に利用できる。 本稿では,シミュレーションに基づく推論に根ざした多目的ベイズ場再構成アルゴリズムを提案する。 提案手法は汎用(非微分可能)フォワードシミュレータに適用でき,後方からのサンプリングが可能となる。 概念実証の応用について最初に有望な結果を示す: 後期密度場からの宇宙初期条件の回復。

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