論文の概要: Cosmology with Persistent Homology: Parameter Inference via Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15405v2
- Date: Fri, 19 Sep 2025 15:40:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-22 14:11:06.84283
- 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、パラメータを推測するパーシステンス・イメージ(PI)の能力を評価し、これらをパワースペクトルとバイスペクトラム(PS/BS)の組み合わせと比較した。
PIは、$Omega_rm m, sigma_8, n_rm s, f_rm NLrm loc$で制約できるパラメータのPS/BSの組み合わせと比較して、常により良い予測をもたらす。
以上の結果から,PS/BS とPS/BS を併用することで,PS/BS がPI に付加的あるいは補的情報をほとんど含まないことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Building upon [2308.02636], we investigate the constraining power of persistent homology on cosmological parameters and primordial non-Gaussianity in a likelihood-free inference pipeline utilizing machine learning. We evaluate the ability of Persistence Images (PIs) to infer parameters, comparing them to the combined Power Spectrum and Bispectrum (PS/BS). We also compare two classes of models: neural-based and tree-based. PIs consistently lead to better predictions compared to the combined PS/BS for parameters that can be constrained, i.e., for $\{\Omega_{\rm m}, \sigma_8, n_{\rm s}, f_{\rm NL}^{\rm loc}\}$. PIs perform particularly well for $f_{\rm NL}^{\rm loc}$, highlighting the potential of persistent homology for constraining primordial non-Gaussianity. Our results indicate that combining PIs with PS/BS provides only marginal gains, indicating that the PS/BS contains little additional 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 $f_{\rm NL}^{\rm loc}$ is additionally informed by filaments (1-cycles).
- Abstract（参考訳）: 我々は[2308.02636]に基づいて、機械学習を利用した確率自由推論パイプラインにおいて、宇宙論的パラメータと原始的非ガウス性に対する永続的ホモロジーの制約力について検討する。
我々は、パラメータを推測する永続画像(PI)の能力を評価し、これらをPS/BS(Power Spectrum and Bispectrum)と組み合わせて比較した。
また、ニューラルベースとツリーベースという2つのモデルのクラスを比較します。
PIは、$\{\Omega_{\rm m}, \sigma_8, n_{\rm s}, f_{\rm NL}^{\rm loc}\}$で制約できるパラメータのPS/BSの組み合わせと比較して、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ための永続ホモロジーの可能性を強調している。
以上の結果から,PS/BS とPS/BS を併用することで,PS/BS に追加情報や補完情報はほとんど得られないことが示唆された。
最後に、f_{\rm NL}^{\rm loc}$および$\Omega_{\rm m}$に対して最も重要なトポロジ的特徴を視覚化する。
これは、クラスターとヴォイド (0-サイクルと2-サイクル) が$\Omega_{\rm m}$に対して最も有益なことを示し、$f_{\rm NL}^{\rm loc}$ はフィラメント (1-サイクル) によって付加的に知らせられる。
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