論文の概要: Cosmology with Persistent Homology: Parameter Inference via Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15405v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 21:18:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:19:55.197844
• Title: Cosmology with Persistent Homology: Parameter Inference via Machine Learning
• Title（参考訳）: 永続ホモロジーを用いた宇宙論:機械学習によるパラメータ推論
• Authors: Juan Calles, Jacky H. T. Yip, Gabriella Contardo, Jorge Noreña, Adam Rouhiainen, Gary Shiu,
• Abstract要約: 我々は、PS/BS(Power Spectrum and Bispectrum)と比べ、パラメーターを推測する持続画像(PI)の能力を評価する。 PIはパラメータが制約される場合のPS/BSと比べ、常により良い予測につながる。 PI は $f_rm NLrm loc$ に対して特によく機能し、原始的非ガウス性を制限する上での永続的ホモロジーの約束を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Building upon [2308.02636], this article investigates the potential constraining power of persistent homology for cosmological parameters and primordial non-Gaussianity amplitudes in a likelihood-free inference pipeline. We evaluate the ability of persistence images (PIs) to infer parameters, compared to the combined Power Spectrum and Bispectrum (PS/BS), and we compare two types of models: neural-based, and tree-based. PIs consistently lead to better predictions compared to the combined PS/BS when the parameters can be constrained (i.e., for $\{\Omega_{\rm m}, \sigma_8, n_{\rm s}, f_{\rm NL}^{\rm loc}\}$). PIs perform particularly well for $f_{\rm NL}^{\rm loc}$, showing the promise of persistent homology in constraining primordial non-Gaussianity. Our results show that combining PIs with PS/BS provides only marginal gains, indicating that the PS/BS contains little extra or complementary information to the PIs. Finally, we provide a visualization of the most important topological features for $f_{\rm NL}^{\rm loc}$ and for $\Omega_{\rm m}$. This reveals that clusters and voids (0-cycles and 2-cycles) are most informative for $\Omega_{\rm m}$, while $f_{\rm NL}^{\rm loc}$ uses the filaments (1-cycles) in addition to the other two types of topological features.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,[2308.02636]に基づいて, 確率自由推論パイプラインにおける宇宙パラメータと原始非ガウス振幅に対する永続的ホモロジーの潜在的制約力について検討する。 我々は,PS/BS(Power Spectrum and Bispectrum)と比較して,パラメータを推測する永続画像(PI)の有用性を評価し,ニューラルベースとツリーベースという2種類のモデルを比較した。 PIはパラメータを制約できるPS/BS(例えば$\{\Omega_{\rm m}, \sigma_8, n_{\rm s}, f_{\rm NL}^{\rm loc}\}$)と比較して常により良い予測をもたらす。 PI は $f_{\rm NL}^{\rm loc}$ に対して特によく機能し、原始非ガウス性を制限する上での永続ホモロジーの約束を示す。 以上の結果から,PS/BS とPS/BS を併用することで,PS/BS は PI の余剰情報や補足情報をほとんど含まないことが明らかとなった。 最後に、f_{\rm NL}^{\rm loc}$および$\Omega_{\rm m}$に対して最も重要なトポロジ的特徴を視覚化する。 これは、クラスタとヴォイド(0-サイクルと2-サイクル)が$\Omega_{\rm m}$に対して最も有益であることを明らかにし、$f_{\rm NL}^{\rm loc}$は他の2種類の位相的特徴に加えてフィラメント(1-サイクル)を使用する。

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