Fugu-MT 論文翻訳(概要): Kernel-, mean- and noise-marginalised Gaussian processes for exoplanet transits and $H

論文の概要: Kernel-, mean- and noise-marginalised Gaussian processes for exoplanet transits and $H_0$ inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04153v2
Date: Mon, 12 Feb 2024 11:19:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-13 21:43:14.204159
Title: Kernel-, mean- and noise-marginalised Gaussian processes for exoplanet transits and $H_0$ inference
Title（参考訳）: 太陽系外惑星トランジットおよび$h_0$推論のためのカーネル、平均、ノイズマージ付きガウス過程
Authors: Namu Kroupa, David Yallup, Will Handley and Michael Hobson
Abstract要約: 太陽系外惑星トランジット光曲線シミュレーションの合成データを用いてカーネル回収と平均関数推定を行った。この手法は平均関数と雑音モデルに対して限界化に拡張された。宇宙クロノメーターデータセットの核後部は非定常線形核を好む。
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: Using a fully Bayesian approach, Gaussian Process regression is extended to include marginalisation over the kernel choice and kernel hyperparameters. In addition, Bayesian model comparison via the evidence enables direct kernel comparison. The calculation of the joint posterior was implemented with a transdimensional sampler which simultaneously samples over the discrete kernel choice and their hyperparameters by embedding these in a higher-dimensional space, from which samples are taken using nested sampling. Kernel recovery and mean function inference were explored on synthetic data from exoplanet transit light curve simulations. Subsequently, the method was extended to marginalisation over mean functions and noise models and applied to the inference of the present-day Hubble parameter, $H_0$, from real measurements of the Hubble parameter as a function of redshift, derived from the cosmologically model-independent cosmic chronometer and $\Lambda$CDM-dependent baryon acoustic oscillation observations. The inferred $H_0$ values from the cosmic chronometers, baryon acoustic oscillations and combined datasets are $H_0= 66 \pm 6\, \mathrm{km}\,\mathrm{s}^{-1}\,\mathrm{Mpc}^{-1}$, $H_0= 67 \pm 10\, \mathrm{km}\,\mathrm{s}^{-1}\,\mathrm{Mpc}^{-1}$ and $H_0= 69 \pm 6\, \mathrm{km}\,\mathrm{s}^{-1}\,\mathrm{Mpc}^{-1}$, respectively. The kernel posterior of the cosmic chronometers dataset prefers a non-stationary linear kernel. Finally, the datasets are shown to be not in tension with $\ln R=12.17\pm 0.02$.
Abstract（参考訳）: 完全にベイズ的アプローチを用いて、ガウス過程の回帰は、カーネル選択とカーネルハイパーパラメータに対する限界化を含むように拡張される。さらに、証拠によるベイズモデルの比較は直接カーネル比較を可能にする。関節後方の計算は, 離散的カーネル選択とそれらのハイパーパラメータを同時にサンプリングし, 標本をネストサンプリングで採取した高次元空間に埋め込むトランス次元サンプリング器を用いて実施した。太陽系外惑星トランジット光曲線シミュレーションの合成データを用いてカーネル回収と平均関数推定を行った。その後,この手法は平均関数と雑音モデルとの差分化に拡張され,宇宙モデルに依存しない宇宙線クロノメーターと$\Lambda$CDM依存バリオン音響振動観測から得られた赤方偏移関数としてのハッブルパラメータの実測値から,現在のハッブルパラメータである$H_0$を推定した。宇宙クロノメーターから推定される$h_0$値、バリオン音響振動、複合データセットはそれぞれ$h_0= 66 \pm 6\, \mathrm{km}\,\mathrm{s}^{-1}\,\mathrm{mpc}^{-1}$,$h_0= 67 \pm 10\, \mathrm{km}\,\mathrm{s}^{-1}\,\mathrm{mpc}^{-1}$,$h_0= 69 \pm 6\, \mathrm{km}\,\mathrm{s}^{-1}\,\mathrm{mpc}^{-1}$である。宇宙クロノメーターデータセットの後方のカーネルは、非定常線形カーネルを好む。最後に、データセットは$\ln R=12.17\pm 0.02$と緊張していないことが示されている。

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