論文の概要: Domain-Adaptive Neural Posterior Estimation for Strong Gravitational Lens Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16347v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 14:12:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:33.725611
• Title: Domain-Adaptive Neural Posterior Estimation for Strong Gravitational Lens Analysis
• Title（参考訳）: 強い重力レンズ解析のための領域適応型神経後部推定法
• Authors: Paxson Swierc, Marcos Tamargo-Arizmendi, Aleksandra Ćiprijanović, Brian D. Nord,
• Abstract要約: 非教師なし領域適応(UDA)と併用した神経後部推定(NPE)の有効性について検討した。 UDAとNPEを組み合わせることで,推定精度が1～2桁向上することがわかった。 この組み合わせによって、NPEモデルの実際の観測データへの将来的な応用が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License:
• Abstract: Modeling strong gravitational lenses is prohibitively expensive for modern and next-generation cosmic survey data. Neural posterior estimation (NPE), a simulation-based inference (SBI) approach, has been studied as an avenue for efficient analysis of strong lensing data. However, NPE has not been demonstrated to perform well on out-of-domain target data -- e.g., when trained on simulated data and then applied to real, observational data. In this work, we perform the first study of the efficacy of NPE in combination with unsupervised domain adaptation (UDA). The source domain is noiseless, and the target domain has noise mimicking modern cosmology surveys. We find that combining UDA and NPE improves the accuracy of the inference by 1-2 orders of magnitude and significantly improves the posterior coverage over an NPE model without UDA. We anticipate that this combination of approaches will help enable future applications of NPE models to real observational data.
• Abstract（参考訳）: 強力な重力レンズのモデリングは、現代および次世代の宇宙調査データにとって違法に高価である。 シミュレーションベース推論(SBI)アプローチであるニューラル後部推定(NPE)は、強力なレンズデータの効率的な解析方法として研究されている。 しかしながら、NPEは、シミュレーションデータでトレーニングされた後、実際の観測データに適用した場合、ドメイン外のターゲットデータでうまく機能することが実証されていない。 本研究では,NPEと非教師なし領域適応(UDA)の併用によるNPEの有効性の最初の研究を行う。 ソースドメインはノイズがなく、ターゲットドメインは現代の宇宙論調査を模倣したノイズを持っている。 UDA と NPE を組み合わせることで,推定精度が 1-2 桁向上し,UDA を使わずに NPE モデルによる後部カバレッジが大幅に向上することがわかった。 この組み合わせによって、NPEモデルの実際の観測データへの将来的な応用が期待できる。

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