CAMELS 仿真中宇宙色散度量的神经网络模型

快速射电脉冲信号（FRB）测得的宇宙色散度量（DM）的概率分布 $p(\mathrm{DM})$ 包含关于宇宙学和星系反馈的信息。本文研究了来自 CAMELS 水动力学仿真套件所抽样的完整拉丁超立体体（Latin Hypercube）参数中反馈参数对 $p(\mathrm{DM})$ 影响。我们构建了一个神经网络（NN）模型，能够在 $z\leq1$ 的任意红移处良好模拟反馈对 $p(\mathrm{DM})$ 的影响。利用该 NN 模型，我们进一步研究了参数 $F\equiv\sigma_{\rm DM} \, z^{1/2}$，该参数常用于概括 $p(\mathrm{DM})$ 的离散程度。我们发现 $F$ 对每个反馈参数都不呈单调依赖，而是每个反馈机制以非平凡方式共同影响最终反馈强度。我们在整个参数空间中找到的最大 $F$ 值仍小于 Baptista 等人 2024 年观测 FRB DM 约束的值，这指向了由于小仿真盒子尺寸导致的 CAMELS 套件局限性。在 larger box尺寸的 CAMELS 类仿真套件推出后，类似模型可用于约束来自不断增加的 FRB 观测样本中支配星系反馈参数的模型。