利用边缘神经比率估计通过21厘米功率谱约束X射线加热与再电离
宇宙学与河外天体物理
2023-10-10 v2
摘要
宇宙黎明(CD)与再电离时期(EoR)是宇宙中蕴含关于X射线加热与氢再电离的宇宙学和天体物理学宝贵信息的时代。高红移处21厘米谱线的射电干涉观测有可能彻底改变我们对该时期宇宙的理解。然而,由于许多物理过程之间复杂的相互作用,对这些时期的演化进行建模尤为困难。这使得使用基于似然的马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法进行传统统计分析变得困难,因为该方法随参数空间维度的扩展性很差。在本文中,我们展示了通过边缘神经比率估计(MNRE)的基于模拟的推断(SBI)如何为规避这些问题迈出一步。我们使用21cmFAST在六维参数空间中建模CD-EoR期间的21厘米功率谱。借助平方公里阵列(SKA)预期的热噪声,我们能够以远低于传统基于似然方法的计算成本准确恢复模型参数的后验分布。我们进一步展示了如何利用相同的训练数据集来研究模型参数在不同红移处的敏感性。我们的结果支持,此类高效且可扩展的推断技术使我们能够显著扩展建模的复杂度,超越当前基于常规MCMC方法所能达到的水平。
引用
@article{arxiv.2303.07339,
title = {Constraining the X-ray heating and reionization using 21-cm power spectra with Marginal Neural Ratio Estimation},
author = {Anchal Saxena and Alex Cole and Simon Gazagnes and P. Daniel Meerburg and Christoph Weniger and Samuel J. Witte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.07339},
year = {2023}
}
备注
15 pages, 9 figures. Accepted for publication in MNRAS