Fugu-MT 論文翻訳(概要): syren-halofit: A fast, interpretable, high-precision formula for the $Λ$CDM nonlinear matter power spectrum

論文の概要: syren-halofit: A fast, interpretable, high-precision formula for the $Λ$CDM nonlinear matter power spectrum

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17492v2
Date: Mon, 15 Apr 2024 08:12:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 20:31:43.349851
Title: syren-halofit: A fast, interpretable, high-precision formula for the $Λ$CDM nonlinear matter power spectrum
Title（参考訳）: syren-halofit:$$$CDM非線形物質パワースペクトルの高速、解釈可能、高精度な公式
Authors: Deaglan J. Bartlett, Benjamin D. Wandelt, Matteo Zennaro, Pedro G. Ferreira, Harry Desmond,
Abstract要約: シンボリック回帰を用いて、非線形スケールの単純な解析近似、$k_sigma$、有効スペクトル指数$n_rm eff$、曲率$C$を得る。次に、ハロフィットの係数を広範囲の宇宙論と赤方偏移に合わせるように再最適化する。この結果はEuclidEmulator2の予測に合致するように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Rapid and accurate evaluation of the nonlinear matter power spectrum, $P(k)$, as a function of cosmological parameters and redshift is of fundamental importance in cosmology. Analytic approximations provide an interpretable solution, yet current approximations are neither fast nor accurate relative to numerical emulators. We use symbolic regression to obtain simple analytic approximations to the nonlinear scale, $k_\sigma$, the effective spectral index, $n_{\rm eff}$, and the curvature, $C$, which are required for the halofit model. We then re-optimise the coefficients of halofit to fit a wide range of cosmologies and redshifts. We explore the space of analytic expressions to fit the residuals between $P(k)$ and the optimised predictions of halofit. Our results are designed to match the predictions of EuclidEmulator2, but are validated against $N$-body simulations. Our symbolic expressions for $k_\sigma$, $n_{\rm eff}$ and $C$ have root mean squared fractional errors of 0.8%, 0.2% and 0.3%, respectively, for redshifts below 3 and a wide range of cosmologies. The re-optimised halofit parameters reduce the root mean squared fractional error (compared to EuclidEmulator2) from 3% to below 2% for wavenumbers $k=9\times10^{-3}-9 \, h{\rm Mpc^{-1}}$. We introduce syren-halofit (symbolic-regression-enhanced halofit), an extension to halofit containing a short symbolic correction which improves this error to 1%. Our method is 2350 and 3170 times faster than current halofit and hmcode implementations, respectively, and 2680 and 64 times faster than EuclidEmulator2 (which requires running class) and the BACCO emulator. We obtain comparable accuracy to EuclidEmulator2 and BACCO when tested on $N$-body simulations. Our work greatly increases the speed and accuracy of symbolic approximations to $P(k)$, making them significantly faster than their numerical counterparts without loss of accuracy.
Abstract（参考訳）: 宇宙論のパラメータと赤方偏移の関数として、非線形物質パワースペクトルである$P(k)$の迅速かつ正確な評価は、宇宙論において基本的な重要性である。解析近似は解釈可能な解を提供するが、現在の近似は数値エミュレータと比較して高速でも正確でもない。シンボリック回帰法を用いて、非線形スケールに対する単純な解析近似である$k_\sigma$、有効スペクトル指数である$n_{\rm eff}$、およびハロフィットモデルに必要な曲率である$C$を得る。次に、ハロフィットの係数を広範囲の宇宙論と赤方偏移に合わせるように再最適化する。解析式空間を探索して、$P(k)$とハロフィットの最適化予測の間の残差に適合させる。この結果はEuclidEmulator2の予測に合致するように設計されている。 k_\sigma$, $n_{\rm eff}$ と $C$ の記号式はそれぞれ 3 以下の赤方偏移と幅広い宇宙論に対して 0.8%, 0.2%, 0.3% の根平均二乗誤差を持つ。再最適化されたハロフィットパラメータは、波数$k=9\times 10^{-3}-9 \, h{\rm Mpc^{-1}}$に対して、根平均2乗分数誤差(EuclidEmulator2と比較)を3%から2%以下に減少させる。本稿では,短い記号補正を含むハロフィットの拡張であるシレンハロフィット(シンボリック・レグレス・エンハンス・ハロフィット)を導入し,この誤差を1%に改善する。提案手法は,現行のハロフィット実装とhmcode実装の2350倍,EuclidEmulator2(実行クラスを必要とする)とBACCOエミュレータの280倍,64倍の速度である。我々は,$N$-bodyシミュレーションでテストした結果,EuclidEmulator2とBACCOに匹敵する精度を得た。我々の研究はシンボリック近似の速度と精度を$P(k)$に大きく上げ、精度を損なうことなく数値計算よりも大幅に速くする。

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