論文の概要: Learning Galaxy Intrinsic Alignment Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13702v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 16:16:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 17:52:05.971869
• Title: Learning Galaxy Intrinsic Alignment Correlations
• Title（参考訳）: 銀河固有のアライメント相関の学習
• Authors: Sneh Pandya, Yuanyuan Yang, Nicholas Van Alfen, Jonathan Blazek, Robin Walters,
• Abstract要約: 銀河の内在的なアライメント(IA)は、重力潮流相互作用と銀河形成過程による銀河の形状の相関を表す。 本研究では,銀河の位置,位置配向,方向配向相関関数の測定と不確かさをエミュレートする深層学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.805775045014578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The intrinsic alignments (IA) of galaxies, regarded as a contaminant in weak lensing analyses, represents the correlation of galaxy shapes due to gravitational tidal interactions and galaxy formation processes. As such, understanding IA is paramount for accurate cosmological inferences from weak lensing surveys; however, one limitation to our understanding and mitigation of IA is expensive simulation-based modeling. In this work, we present a deep learning approach to emulate galaxy position-position ($\xi$), position-orientation ($\omega$), and orientation-orientation ($\eta$) correlation function measurements and uncertainties from halo occupation distribution-based mock galaxy catalogs. We find strong Pearson correlation values with the model across all three correlation functions and further predict aleatoric uncertainties through a mean-variance estimation training procedure. $\xi(r)$ predictions are generally accurate to $\leq10\%$. Our model also successfully captures the underlying signal of the noisier correlations $\omega(r)$ and $\eta(r)$, although with a lower average accuracy. We find that the model performance is inhibited by the stochasticity of the data, and will benefit from correlations averaged over multiple data realizations. Our code will be made open source upon journal publication.
• Abstract（参考訳）: 銀河の内在的なアライメント(IA)は、弱いレンズ分析において汚染物質と見なされ、重力潮流相互作用と銀河形成過程による銀河の形状の相関を表現している。 このように、IAの理解は、弱いレンズ調査による正確な宇宙学的推測にとって最重要であるが、IAの理解と緩和の1つの限界は、高価なシミュレーションに基づくモデリングである。 本研究では,銀河の位置位置(\xi$),位置指向(\omega$),方向指向(\eta$)相関関数の測定とハロ占有分布に基づく模擬銀河カタログからの不確かさをエミュレートする深層学習手法を提案する。 3つの相関関数全てにまたがるモデルとの強いピアソン相関値を求め, 平均分散推定訓練により, さらにアレタリック不確かさを予測した。 $\xi(r)$予測は通常$\leq10\%$に正確である。 我々のモデルは、平均精度が低いにもかかわらず、ノイズ相関の根底にあるシグナルを$\omega(r)$と$\eta(r)$で捉えることに成功している。 モデルの性能はデータの確率性によって抑制され、複数のデータ実現平均の相関から恩恵を受けることが判明した。 私たちのコードは、ジャーナルの発行時にオープンソース化されます。

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