Astrophysical processes such as feedback from supernovae and active galactic nuclei modify the properties and spatial distribution of dark matter, gas, and galaxies in a poorly understood way. This uncertainty is one of the main theoretical obstacles to extract information from cosmological surveys. We use 2,000 state-of-the-art hydrodynamic simulations from the CAMELS project spanning a wide variety of cosmological and astrophysical models and generate hundreds of thousands of 2-dimensional maps for 13 different fields: from dark matter to gas and stellar properties. We use these maps to train convolutional neural networks to extract the maximum amount of cosmological information while marginalizing over astrophysical effects at the field level. Although our maps only cover a small area of $(25~h^{-1}{\rm Mpc})^2$, and the different fields are contaminated by astrophysical effects in very different ways, our networks can infer the values of $\Omega_{\rm m}$ and $\sigma_8$ with a few percent level precision for most of the fields. We find that the marginalization performed by the network retains a wealth of cosmological information compared to a model trained on maps from gravity-only N-body simulations that are not contaminated by astrophysical effects. Finally, we train our networks on multifields -- 2D maps that contain several fields as different colors or channels -- and find that not only they can infer the value of all parameters with higher accuracy than networks trained on individual fields, but they can constrain the value of $\Omega_{\rm m}$ with higher accuracy than the maps from the N-body simulations.


翻译:超新星和活跃的银河核的反馈等天体物理过程, 诸如超新星和活跃的银河核的反馈, 来改变暗物质、 气体和星系的属性和空间分布。 这种不确定性是从宇宙测量中提取信息的主要理论障碍之一。 我们使用来自CAMELS项目的2,000个最先进的流体动力模拟, 涉及多种宇宙和天体模型, 为13个不同领域( 从暗物质到气体和恒星的特性) 生成成千上万张二维地图。 我们用这些地图来训练星际网络, 以提取最大数量的宇宙信息, 同时将天体物理效应边缘化。 尽管我们的地图只覆盖一个小面积的$( 25~h ⁇ -1\ rmm mp}) $ 2 美元, 不同领域受到天体物理效应非常不同的污染, 我们的网络可以推断 $\\% 和 $\ ligal_ $ 8$, 并且对大多数领域来说只有几个百分点的精确度 。 我们发现, 由网络所演化的磁场所演化的磁域域域网所演化的磁场中, 只能保留了多少的磁域域域域域域域域域域域域域域域域, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | AAAI 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年9月3日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
63+阅读 · 2021年6月18日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
VIP会员
相关资讯
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | AAAI 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年9月3日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
相关论文
Arxiv
63+阅读 · 2021年6月18日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员