Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Based Recalibration of SDSS and DESI BAO Alleviates Hubble and Clustering Tensions

論文の概要: Deep Learning Based Recalibration of SDSS and DESI BAO Alleviates Hubble and Clustering Tensions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14750v1
Date: Thu, 19 Dec 2024 11:29:57 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-20 13:29:24.196038
Title: Deep Learning Based Recalibration of SDSS and DESI BAO Alleviates Hubble and Clustering Tensions
Title（参考訳）: 深層学習に基づくSDSSとDESI BAOの再検討
Authors: Rahul Shah, Purba Mukherjee, Soumadeep Saha, Utpal Garain, Supratik Pal,
Abstract要約: バリオン音響振動(BAO)データの従来のキャリブレーションは、初期の宇宙観測からドラグエポック$r_d$の音の地平線の推定に依存する。本稿では、モデルに依存しない$r_d$の推定に深層学習技術を用いて、SDSSとDESIという2つの独立したBAOデータセットを再検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4330510916280879
License:
Abstract: Conventional calibration of Baryon Acoustic Oscillations (BAO) data relies on estimation of the sound horizon at drag epoch $r_d$ from early universe observations by assuming a cosmological model. We present a recalibration of two independent BAO datasets, SDSS and DESI, by employing deep learning techniques for model-independent estimation of $r_d$, and explore the impacts on $\Lambda$CDM cosmological parameters. Significant reductions in both Hubble ($H_0$) and clustering ($S_8$) tensions are observed for both the recalibrated datasets. Moderate shifts in some other parameters hint towards further exploration of such data-driven approaches.
Abstract（参考訳）: バリオン音響振動(BAO)データの従来のキャリブレーションは、宇宙の初期の観測から、宇宙モデルを想定して、ドラグエポック$r_d$の音の地平線の推定に依存する。本稿では、モデルに依存しない$r_d$の推定に深層学習技術を用いて、SDSSとDESIという2つの独立したBAOデータセットの校正を行い、$\Lambda$CDMの宇宙論的パラメータへの影響について検討する。両データセットでハッブル(H_0$)とクラスタリング(S_8$)の緊張が顕著に減少することが観察された。他のパラメータの適度なシフトは、このようなデータ駆動アプローチのさらなる探索を示唆している。

関連論文リスト

LADDER: Revisiting the Cosmic Distance Ladder with Deep Learning Approaches and Exploring its Applications [1.4330510916280879]
LADDERはパンテオンIa型超新星の観測データに基づいて訓練されている。宇宙論的な文脈における我々の手法の応用を実証し、一貫性チェックのためのモデルに依存しないツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:06:09Z)
Joint inversion of Time-Lapse Surface Gravity and Seismic Data for Monitoring of 3D CO$_2$ Plumes via Deep Learning [0.5439020425819]
地表面重力と地震データを組み合わせた3次元深層学習による地下密度・速度モデルの構築手法を提案する。提案手法の目的は,CO2の隔離配置を監視するための補完ツールとして,地下CO2プラムの予測である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-24T15:41:40Z)
Robust experimental data assimilation for the Spalart-Allmaras turbulence model [1.0923877073891446]
本研究では,Reynolds-averaged Navier-Stokes ソリューションに対する Spalart-Allmaras (SA) クロージャモデルを改善するための計算モデルと実験データ融合の利用に焦点を当てた。データ同化、すなわちEnsemble Kalman filtering approach(EnKF)を用いて、分離フローに対するSAモデルの係数をキャリブレーションする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-13T02:34:21Z)
Biases in Inverse Ising Estimates of Near-Critical Behaviour [0.0]
逆推論は、ペアワイズ相互作用を経験的相関から再構成することを可能にする。 Pseudo-likelihood (PLM) などの推定値に偏りが認められた。データ駆動法は神経科学による機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データセットに研究され応用された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-13T14:01:43Z)
Neural Importance Sampling for Rapid and Reliable Gravitational-Wave Inference [59.040209568168436]
まず、ニューラルネットワークを用いてベイズ後部への高速な提案を行い、その基礎となる可能性と事前に基づいて重み付けを行う。本発明は,(1)ネットワーク不正確性のない修正後部,(2)提案案の評価と故障事例の同定のための性能診断(サンプル効率),(3)ベイズ証拠の偏りのない推定を提供する。 LIGOとVirgoで観測された42個のブラックホールをSEOBNRv4PHMとIMRPhenomHMXP波形モデルで解析した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-11T18:00:02Z)
Posterior Coreset Construction with Kernelized Stein Discrepancy for Model-Based Reinforcement Learning [78.30395044401321]
我々は、強化学習(MBRL)のための新しいモデルベースアプローチを開発する。ターゲット遷移モデルの仮定を緩和し、混合モデルの一般的な族に属する。連続的な制御環境では、壁時計の時間を最大50%削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-02T17:27:49Z)
Exponential Family Model-Based Reinforcement Learning via Score Matching [97.31477125728844]
有限水平表層強化学習(RL)のための楽観的モデルベースアルゴリズムSMRLを提案する。 SMRLは、リッジ回帰によるモデルパラメータの効率的な推定を可能にする非正規化密度推定手法であるスコアマッチングを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-28T15:51:07Z)
Primordial non-Gaussianity from the Completed SDSS-IV extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey I: Catalogue Preparation and Systematic Mitigation [3.2855185490071444]
最近完了したバリオン振動分光サーベイ(eBOSS)による最終分光試料の大規模クラスタリングについて検討する。フォローアップ分光のターゲットを選択するために使用される画像データの品質の空間的変動に起因する密度場の急激なゆらぎを軽減するニューラルネットワークベースのアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-25T16:01:19Z)
Systematic large flavor fTWA approach to interaction quenches in the Hubbard model [55.2480439325792]
最近導入されたフェルミオン・トランケート・ウィグナー近似(fTWA)を用いた2次元ハバードモデルにおける相互作用クエンチ後の非平衡ダイナミクスについて検討する。以上の結果から,fTWAは少なくとも予熱力学を含まないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-09T20:59:49Z)
The Generalized Lasso with Nonlinear Observations and Generative Priors [63.541900026673055]
我々は、幅広い測定モデルで満たされるガウス下測度を仮定する。この結果から, 局所埋込特性を仮定して, 均一回復保証まで拡張できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-22T16:43:35Z)
Semiparametric Bayesian Forecasting of Spatial Earthquake Occurrences [77.68028443709338]
本稿では, Epidemic Type Aftershock Sequence (ETAS) モデルのベイズ的完全定式化を提案する。地理的領域における主震の発生は不均一な空間的点過程に従うと仮定される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-05T10:11:26Z)

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。