論文の概要: Cosmological Analysis with Calibrated Neural Quantile Estimation and Approximate Simulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14748v1
- Date: Fri, 22 Nov 2024 05:53:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-25 15:02:29.058019
- Title: Cosmological Analysis with Calibrated Neural Quantile Estimation and Approximate Simulators
- Title（参考訳）: 校正型ニューラル量子推定と近似シミュレータによる宇宙論的解析
- Authors: He Jia,
- Abstract要約: 我々は,多数の近似シミュレーションをトレーニングに利用し,少数の高忠実度シミュレーションをキャリブレーションに利用した新しいシミュレーションベース推論(SBI)手法を提案する。
概念の証明として、2次元暗黒物質密度写像から、z=0$で$k_rm maxsim1.5,h$/Mpcまでの距離で宇宙的パラメータを推定できることが示される。
キャリブレーション後部は、$sim104$ expensive Particle-Particle (PP) シミュレーションの直接トレーニングにより得られたものとよく一致するが、計算コストのごく一部で一致する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: A major challenge in extracting information from current and upcoming surveys of cosmological Large-Scale Structure (LSS) is the limited availability of computationally expensive high-fidelity simulations. We introduce Neural Quantile Estimation (NQE), a new Simulation-Based Inference (SBI) method that leverages a large number of approximate simulations for training and a small number of high-fidelity simulations for calibration. This approach guarantees an unbiased posterior and achieves near-optimal constraining power when the approximate simulations are reasonably accurate. As a proof of concept, we demonstrate that cosmological parameters can be inferred at field level from projected 2-dim dark matter density maps up to $k_{\rm max}\sim1.5\,h$/Mpc at $z=0$ by training on $\sim10^4$ Particle-Mesh (PM) simulations with transfer function correction and calibrating with $\sim10^2$ Particle-Particle (PP) simulations. The calibrated posteriors closely match those obtained by directly training on $\sim10^4$ expensive PP simulations, but at a fraction of the computational cost. Our method offers a practical and scalable framework for SBI of cosmological LSS, enabling precise inference across vast volumes and down to small scales.
- Abstract（参考訳）: 宇宙論的な大規模構造(LSS)の現在および今後の調査から情報を抽出する上での大きな課題は、計算に高価な高忠実度シミュレーションの限られた可用性である。
そこで我々は,NQE(Neural Quantile Estimation)という新しいシミュレーションベース推論(SBI)手法を導入し,多数の近似シミュレーションをトレーニングに利用し,少数の高忠実度シミュレーションをキャリブレーションに利用した。
このアプローチは、バイアスのない後部を保証し、近似シミュレーションが合理的に正確であるときに、ほぼ最適の制約パワーを達成する。
概念実証として,2次元暗黒物質密度マップから最大$k_{\rm max}\sim1.5\,h$/Mpc at $z=0$までの場レベルでの宇宙論パラメータを推定できることを,転送関数の補正と$\sim10^2$ Particle-Particle (PP)シミュレーションによる校正による$\sim10^4$ Particle-Mesh (PM)シミュレーションで示す。
キャリブレーション後部は、$\sim10^4$の高価なPPシミュレーションを直接トレーニングすることで得られるものと密に一致したが、計算コストのごく一部であった。
本手法は宇宙論的なLSSのSBIを実現するための実用的でスケーラブルなフレームワークを提供する。
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