論文の概要: Transfer learning for multifidelity simulation-based inference in cosmology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21215v1
• Date: Tue, 27 May 2025 14:04:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.698466
• Title: Transfer learning for multifidelity simulation-based inference in cosmology
• Title（参考訳）: 宇宙論における多忠実性シミュレーションに基づく推論のための伝達学習
• Authors: Alex A. Saoulis, Davide Piras, Niall Jeffrey, Alessio Spurio Mancini, Ana M. G. Ferreira, Benjamin Joachimi,
• Abstract要約: ダークマターのみのN$-bodyシミュレーションの事前トレーニングは、高忠実度流体力学シミュレーションの必要な回数を8ドルから15ドルに削減する。 より安価なシミュレーションを活用することで,計算コストを大幅に削減しつつ,高忠実度モデルの性能と高精度な推論を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulation-based inference (SBI) enables cosmological parameter estimation when closed-form likelihoods or models are unavailable. However, SBI relies on machine learning for neural compression and density estimation. This requires large training datasets which are prohibitively expensive for high-quality simulations. We overcome this limitation with multifidelity transfer learning, combining less expensive, lower-fidelity simulations with a limited number of high-fidelity simulations. We demonstrate our methodology on dark matter density maps from two separate simulation suites in the hydrodynamical CAMELS Multifield Dataset. Pre-training on dark-matter-only $N$-body simulations reduces the required number of high-fidelity hydrodynamical simulations by a factor between $8$ and $15$, depending on the model complexity, posterior dimensionality, and performance metrics used. By leveraging cheaper simulations, our approach enables performant and accurate inference on high-fidelity models while substantially reducing computational costs.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションベース推論(SBI)は、閉形式確率やモデルが利用できない場合の宇宙パラメータ推定を可能にする。 しかし、SBIはニューラル圧縮と密度推定に機械学習に依存している。 これは、高品質なシミュレーションには不当に高価である大規模なトレーニングデータセットを必要とする。 この制限を多要素移動学習で克服し、低コストで低忠実なシミュレーションと限られた数の高忠実なシミュレーションを組み合わせる。 流体力学CAMELS Multifield Datasetにおける2つのシミュレーションスイートから得られる暗黒物質密度マップの方法論を実証する。 ダークマターのみの$N$ボディシミュレーションの事前トレーニングは、使用するモデルの複雑さ、後部寸法、およびパフォーマンスメトリクスに応じて、高忠実度流体力学シミュレーションの必要な回数を8ドルから15ドルに削減する。 より安価なシミュレーションを活用することで,計算コストを大幅に削減しつつ,高忠実度モデルの性能と高精度な推論を可能にする。

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