Энрике Пайяс: Эмуляторы на основе моделирования для кластеризации галактик DESI (15 января 2026 г.) скачать в хорошем качестве

Энрике Пайяс: Эмуляторы на основе моделирования для кластеризации галактик DESI (15 января 2026 г.)

Я представлю алгоритм для эмуляции статистики кластеризации галактик на двухточечном уровне и выше, вплоть до нелинейного режима, включая множество альтернативных сводных статистических данных, для которых в литературе отсутствуют полные аналитические модели, в том числе преобразование рассеяния вейвлетов, кластеризацию с расщеплением по плотности, функционалы Минковского, статистику пустот и многое другое. Наши теоретические модели основаны на нейронных сетях, обученных на высокоточных N-частичных симуляциях, которые отвечают требованиям воспроизведения свойств яркой выборки красных галактик из спектроскопического инструмента для изучения темной энергии. Мы проверяем производительность нашего алгоритма в восстановлении космологических параметров в контексте модели LCDM и ее расширений, а также подтверждаем его применимость за пределами модели распределения заполнения гало, используемой для моделирования связи между гало темной материи и галактиками. Мы объединяем биты каждой сводной статистики, максимизирующие информацию Фишера, в единый вектор данных с помощью жадного алгоритма, который обеспечивает наиболее жесткие космологические ограничения во всех изученных случаях. Для получения более подробной информации посетите: https://www.simonsfoundation.org/even...