論文の概要: Deep Learning for Primordial $B$-mode Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19577v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 17:03:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.851334
• Title: Deep Learning for Primordial $B$-mode Extraction
• Title（参考訳）: B$モード抽出のための深層学習
• Authors: Eric Guzman, Joel Meyers,
• Abstract要約: 原始重力波によるB$モード偏光信号の分離は困難である。 二次的なB$モード偏光の主源は、大規模構造による重力レンズである。 本稿では,B$モード偏極の2次源の推定と除去にディープラーニングをどのように適用できるかを示す。
• 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: The search for primordial gravitational waves is a central goal of cosmic microwave background (CMB) surveys. Isolating the characteristic $B$-mode polarization signal sourced by primordial gravitational waves is challenging for several reasons: the amplitude of the signal is inherently small; astrophysical foregrounds produce $B$-mode polarization contaminating the signal; and secondary $B$-mode polarization fluctuations are produced via the conversion of $E$ modes. Current and future low-noise, multi-frequency observations enable sufficient precision to address the first two of these challenges such that secondary $B$ modes will become the bottleneck for improved constraints on the amplitude of primordial gravitational waves. The dominant source of secondary $B$-mode polarization is gravitational lensing by large scale structure. Various strategies have been developed to estimate the lensing deflection and to reverse its effects the CMB, thus reducing confusion from lensing $B$ modes in the search for primordial gravitational waves. However, a few complications remain. First, there may be additional sources of secondary $B$-mode polarization, for example from patchy reionization or from cosmic polarization rotation. Second, the statistics of delensed CMB maps can become complicated and non-Gaussian, especially when advanced lensing reconstruction techniques are applied. We previously demonstrated how a deep learning network, ResUNet-CMB, can provide nearly optimal simultaneous estimates of multiple sources of secondary $B$-mode polarization. In this paper, we show how deep learning can be applied to estimate and remove multiple sources of secondary $B$-mode polarization, and we further show how this technique can be used in a likelihood analysis to produce nearly optimal, unbiased estimates of the amplitude of primordial gravitational waves.
• Abstract（参考訳）: 原始重力波の探索は、宇宙マイクロ波背景探査(CMB)の中心的な目標である。 原始重力波によって引き起こされる特性である$B$モード偏光信号の分離は、信号の振幅が本質的に小さいこと、天体フォアグラウンドがシグナルを汚染する$B$モード偏光を生成すること、および、$E$モードの変換によって二次的な$B$モード偏光変動を生成することなど、いくつかの理由により困難である。 現在および将来の低雑音・多周波観測により、初期重力波の振幅の制約を改善するために、二次的なB$モードがボトルネックとなるような最初の2つの課題に対処するのに十分な精度が期待できる。 二次的なB$モード偏光の主源は、大規模構造による重力レンズである。 レンズの偏向を推定し、CMBの効果を逆転させることにより、原始重力波の探索におけるB$モードのレンズ化による混乱を減らすために、様々な戦略が開発されている。 しかし、いくつかの合併症が残っている。 第一に、B$モードの二次偏光の発生源として、例えばパッチリイオン化や宇宙偏光回転がある。 第二に、特に高度なレンズ再構成技術を適用した場合、補正されたCMBマップの統計は複雑で非ガウス的になる可能性がある。 我々は以前、深層学習ネットワークであるResUNet-CMB(ResUNet-CMB)が、セカンダリB$モード偏極の複数のソースをほぼ最適に同時推定できることを実証した。 本稿では,2次B$モード偏極の複数の源を推定・除去するためにディープラーニングがどのように適用できるかを示すとともに,この手法を用いて,原始重力波の振幅のほぼ最適で偏りのない推定値を生成することができることを示す。

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