論文の概要: What can we learn about Reionization astrophysical parameters using Gaussian Process Regression?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19481v1
• Date: Sun, 28 Jul 2024 12:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 17:52:40.910812
• Title: What can we learn about Reionization astrophysical parameters using Gaussian Process Regression?
• Title（参考訳）: ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression)を用いて、イオン化の天体物理パラメータについて何が学べるか?
• Authors: Purba Mukherjee, Antara Dey, Supratik Pal,
• Abstract要約: 我々は、ガウス過程回帰(GPR)法を用いて、再イオン化の歴史を学習し、天体物理パラメーターを推測する。 解析の結果、GPRは従来の手法よりもモデルに依存しない方法で天体物理パラメータを推定できることがわかった。
• 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: Reionization is one of the least understood processes in the evolution history of the Universe, mostly because of the numerous astrophysical processes occurring simultaneously about which we do not have a very clear idea so far. In this article, we use the Gaussian Process Regression (GPR) method to learn the reionization history and infer the astrophysical parameters. We reconstruct the UV luminosity density function using the HFF and early JWST data. From the reconstructed history of reionization, the global differential brightness temperature fluctuation during this epoch has been computed. We perform MCMC analysis of the global 21-cm signal using the instrumental specifications of SARAS, in combination with Lyman-$\alpha$ ionization fraction data, Planck optical depth measurements and UV luminosity data. Our analysis reveals that GPR can help infer the astrophysical parameters in a model-agnostic way than conventional methods. Additionally, we analyze the 21-cm power spectrum using the reconstructed history of reionization and demonstrate how the future 21-cm mission SKA, in combination with Planck and Lyman-$\alpha$ forest data, improves the bounds on the reionization astrophysical parameters by doing a joint MCMC analysis for the astrophysical parameters plus 6 cosmological parameters for $\Lambda$CDM model. The results make the GPR-based reconstruction technique a robust learning process and the inferences on the astrophysical parameters obtained therefrom are quite reliable that can be used for future analysis.
• Abstract（参考訳）: イオン化は、宇宙の進化史において最も理解されていない過程の1つであり、それは主に、我々がこれまであまり明確な考えを持っていない多くの天体物理学的な過程が同時に起こるためである。 本稿では、ガウス過程回帰(GPR)法を用いて、イオン化履歴を学習し、天体物理パラメータを推測する。 HFFと初期のJWSTデータを用いて紫外光度密度関数を再構成する。 再イオン化の再構築史から、この時代における大域的な差分輝度温度の変動が計算された。 我々は,SARASの機器仕様とLyman-$\alpha$イオン化分数データ,Planck光深度測定,UV光度データを組み合わせて,グローバル21cm信号のMCMC解析を行う。 解析の結果、GPRは従来の手法よりもモデルに依存しない方法で天体物理パラメータを推定できることがわかった。 さらに,再イオン化の歴史を再構築した21cmのパワースペクトルを解析し,今後の21cmミッションSKAとプランクとライマン$アルファ$森林データを組み合わせることで,宇宙物理パラメータと6つの宇宙論的パラメータの合同MCMC分析を行うことで,再イオン化のパラメータのバウンドを改善する方法を示す。 その結果,GPRに基づく再構成技術は堅牢な学習プロセスとなり,そこから得られた天体物理パラメータの推測は非常に信頼性が高く,今後の分析に利用できることがわかった。

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