論文の概要: Model-Agnostic Cosmological Inference with SDSS-IV eBOSS: Simultaneous Probing for Background and Perturbed Universe
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13973v1
- Date: Wed, 18 Dec 2024 15:50:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 13:22:50.266624
- Title: Model-Agnostic Cosmological Inference with SDSS-IV eBOSS: Simultaneous Probing for Background and Perturbed Universe
- Title(参考訳): SDSS-IV eBOSSを用いたモデル非依存の宇宙論的推論:背景・摂動宇宙の同時探索
- Authors: Purba Mukherjee, Anjan A. Sen,
- Abstract要約: Sloan Digital Sky Survey IV (SDSS-IV)拡張バリオン振動分光サーベイ (eBOSS) から得られたデータにインプリントされた微妙な特徴を、背景と摂動宇宙の複合プローブとして探索する。
SDSSのみを用いてバリオン音響振動(BAO)と赤方偏移(RSD)を赤方偏移の関数として再構成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Here we explore certain subtle features imprinted in data from the completed Sloan Digital Sky Survey IV (SDSS-IV) extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS) as a combined probe for the background and perturbed Universe. We reconstruct the baryon Acoustic Oscillation (BAO) and Redshift Space Distortion (RSD) observables as functions of redshift, using measurements from SDSS alone. We apply the Multi-Task Gaussian Process (MTGP) framework to model the interdependencies of cosmological observables $D_M(z)/r_d$, $D_H(z)/r_d$, and $f\sigma_8(z)$, and track their evolution across different redshifts. Subsequently, we obtain constrained three-dimensional phase space containing $D_M(z)/r_d$, $D_H(z)/r_d$, and $f\sigma_8(z)$ at different redshifts probed by the SDSS-IV eBOSS survey. Furthermore, assuming the $\Lambda$CDM model, we obtain constraints on model parameters $\Omega_{m}$, $H_{0}r_{d}$, $\sigma_{8}$ and $S_{8}$ at each redshift probed by SDSS-IV eBOSS. This indicates redshift-dependent trends in $H_0$, $\Omega_m$, $\sigma_8$ and $S_8$ in the $\Lambda$CDM model, suggesting a possible inconsistency in the $\Lambda$CDM model. Ours is a template for model-independent extraction of information for both background and perturbed Universe using a single galaxy survey taking into account all the existing correlations between background and perturbed observables and this can be easily extended to future DESI-3YR as well as Euclid results.
- Abstract(参考訳): ここでは、Sloan Digital Sky Survey IV (SDSS-IV)拡張バリオン振動分光サーベイ (eBOSS) から得られたデータに刻まれたいくつかの微妙な特徴について検討する。
SDSSのみを用いてバリオン音響振動(BAO)と赤方偏移(RSD)を赤方偏移の関数として再構成する。
我々は、Multi-Task Gaussian Process (MTGP) フレームワークを用いて、宇宙観測可能な$D_M(z)/r_d$、$D_H(z)/r_d$、$f\sigma_8(z)$をモデル化し、それらの進化を異なる赤方偏移にわたって追跡する。
その後、SDSS-IV eBOSS法で探索された異なる赤方偏移で、D_M(z)/r_d$, $D_H(z)/r_d$, $f\sigma_8(z)$を含む制約付き3次元位相空間を得る。
さらに、$\Lambda$CDM モデルを仮定すると、SDSS-IV eBOSS で探索された各赤方偏移において、モデルパラメータ $\Omega_{m}$, $H_{0}r_{d}$, $\sigma_{8}$, $S_{8}$ の制約が得られる。
これは、$H_0$, $\Omega_m$, $\sigma_8$ and $S_8$ in the $\Lambda$CDMモデルにおける赤シフト依存の傾向を示し、$\Lambda$CDMモデルにおける矛盾の可能性を示している。
我々の研究は、背景と摂動可能天体の既存の相関関係を考慮に入れた1つの銀河サーベイを用いて、背景と摂動可能宇宙の両方について、モデルに依存しない情報抽出のテンプレートであり、これは将来のDESI-3YRやユークリッドの結果に容易に拡張できる。
関連論文リスト
- Self-Ensembling Gaussian Splatting for Few-Shot Novel View Synthesis [55.561961365113554]
3D Gaussian Splatting (3DGS) は新規ビュー合成(NVS)に顕著な効果を示した
しかし、3DGSモデルはスパースポーズビューで訓練すると過度に適合する傾向にあり、その一般化能力は新規ビューに制限される。
オーバーフィッティング問題を緩和するために,Self-Ensembling Gaussian Splatting (SE-GS) アプローチを提案する。
提案手法は,NVSの品質向上に寄与し,既存の最先端手法よりも優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T18:43:48Z) - SimBIG: Field-level Simulation-Based Inference of Galaxy Clustering [2.3988372195566443]
本稿では、銀河団のフィールドレベル解析から、宇宙パラメータの最初のシミュレーションベース推論(SBI)を提案する。
重み付き畳み込みニューラルネットワークを用いて、BOSS CMASS銀河サンプルのサブセットにSimBIGを適用し、銀河場の大規模データ圧縮を行う。
この研究は、競合する宇宙学の制約を提示するだけでなく、DESI、PSS、ユークリッドのような今後の銀河調査で追加の宇宙学情報を活用する新しい手法も導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T18:05:32Z) - Effective Minkowski Dimension of Deep Nonparametric Regression: Function
Approximation and Statistical Theories [70.90012822736988]
ディープ非パラメトリック回帰に関する既存の理論は、入力データが低次元多様体上にある場合、ディープニューラルネットワークは本質的なデータ構造に適応できることを示した。
本稿では,$mathcalS$で表される$mathbbRd$のサブセットに入力データが集中するという緩和された仮定を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T17:13:31Z) - Towards Faster Non-Asymptotic Convergence for Diffusion-Based Generative
Models [49.81937966106691]
我々は拡散モデルのデータ生成過程を理解するための非漸近理論のスイートを開発する。
従来の研究とは対照的に,本理論は基本的だが多目的な非漸近的アプローチに基づいて開発されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T16:30:08Z) - Neural Inference of Gaussian Processes for Time Series Data of Quasars [72.79083473275742]
クエーサースペクトルを完全に記述できる新しいモデルを提案する。
また、$textitNeural Inference$というガウス的プロセスパラメータの推論の新しいメソッドも導入しています。
CDRWモデルとNeural Inferenceの組み合わせはベースラインのDRWとMLEを大きく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-17T13:01:26Z) - The SZ flux-mass ($Y$-$M$) relation at low halo masses: improvements
with symbolic regression and strong constraints on baryonic feedback [2.436653298863297]
AGNと超新星のフィードバックは、CMBサーベイによるハロのSZフラックスの総合的な測定に影響を与える可能性がある。
低質量のフィードバックプロセスに対してより堅牢な$Y-M$関係の類似を探索する。
この結果は,今後のSZ調査を用いて,バリオニクスフィードバックの性質を制約する上で有用である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-05T18:00:00Z) - DeepLSS: breaking parameter degeneracies in large scale structure with
deep learning analysis of combined probes [0.0]
我々は、弱い重力レンズと銀河クラスタリングを組み合わせた深層学習分析により、これらの退化を効果的に破壊できることを示した。
これらの退化によって、$sigma_8$と$Omega_m$の制約パワーが大幅に向上し、メリットの数値が15倍になった。
これらの結果は、機械学習による宇宙論的推論に対する、完全に数値的な地図に基づく前方モデリングアプローチが、今後のLSS調査において重要な役割を果たすことを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-17T21:08:31Z) - Accelerated Bayesian SED Modeling using Amortized Neural Posterior
Estimation [0.0]
Amortized Neural Posterior Estimation (ANPE) を用いた厳密なベイズ推定のための別のスケーラブルなアプローチを提案する。
ANPEは、ニューラルネットワークを用いて後続確率分布を推定するシミュレーションベースの推論手法である。
我々は,光測光による最近のHahn et al. (2022) SEDモデルの後部を生成可能なANPE法である$rm SEDflow$を提示し,公開している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-14T18:00:03Z) - Augmenting astrophysical scaling relations with machine learning :
application to reducing the SZ flux-mass scatter [2.0223261087090303]
We study the Sunyaev-Zeldovich flux$-$cluster mass relation(Y_mathrmSZ-M$)
我々は、Y_mathrmSZ$とイオン化ガスの濃度を組み合わせたクラスター質量の新しいプロキシを求める。
以上の結果から,$c_mathrmgas$への依存は,外部よりも大きな散乱を示すクラスタのコアに関係していることが分かる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-04T19:00:01Z) - Inverting brain grey matter models with likelihood-free inference: a
tool for trustable cytoarchitecture measurements [62.997667081978825]
脳の灰白質細胞構造の特徴は、体密度と体積に定量的に敏感であり、dMRIでは未解決の課題である。
我々は新しいフォワードモデル、特に新しい方程式系を提案し、比較的スパースなb殻を必要とする。
次に,提案手法を逆転させるため,確率自由推論 (LFI) として知られるベイズ解析から最新のツールを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T09:08:27Z) - Satellite galaxy abundance dependency on cosmology in Magneticum
simulations [101.18253437732933]
宇宙論的パラメータに基づく衛星量のエミュレータを構築した。
A$ と $beta$ はたとえ弱いとしても、宇宙的パラメータに依存する。
また、衛星の宇宙論の依存性は、フル物理シミュレーション(FP)、ダークマターシミュレーション(DMO)、非放射性シミュレーション(非放射性シミュレーション)の違いも示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-11T18:00:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。