弱透镜的贝叶斯层次建模——黄金目标
宇宙学与河外天体物理
2016-02-18 v1
摘要
要从弱透镜剪切数据中获得正确的贝叶斯推断，需要对数据有完整的统计描述。对此的自然框架是贝叶斯层次模型，它将推理链划分为若干组成步骤。从层析分箱中的剪切估计目录出发，我们构建了一个模型，该模型允许我们从潜在的层析剪切场和相关的功率谱（E模、B模以及E-B，对应自功率谱和交叉功率谱）中同时采样。该过程能轻松处理掩蔽数据和内禀对齐。利用吉布斯采样与信使场，我们通过模拟数据表明，庞大的（超过67000维）参数空间可以被高效采样，并且可以切实获得参数的完整联合后验概率密度函数。该方法正确恢复了潜在的剪切场以及所有功率谱，包括在远低于散粒噪声的水平上。
引用
@article{arxiv.1602.05345,
title = {Bayesian hierarchical modelling of weak lensing - the golden goal},
author = {Alan Heavens and Justin Alsing and Andrew Jaffe and Till Hoffmann and Alina Kiessling and Benjamin Wandelt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.05345},
year = {2016}
}
备注
To appear in the proceedings of the Marcel Grossmann Meeting XIV