基于 Quijote 模拟暗物质晕的点云宇宙学
宇宙学与河外天体物理
2025-05-23 v2 天体物理仪器与方法
摘要
我们训练了一种新颖的深度学习架构，以对 Quijote N 体模拟的晕目录进行无似然推断，从而估计宇宙学参数的值。我们的模型以晕目录作为输入，其中每个晕由其位置、质量和速度模来表征。在构造上，我们的模型具有 E(3) 不变性，并被设计为分层提取信息。与图神经网络不同，它不需要将输入的晕（或星系）目录转换为图。由于其简单性，我们的模型能够处理具有大量点的点云。我们讨论了这类方法的优势，同时也指出了它们的局限性以及在宇宙学数据上改进它们的潜在途径。
引用
@article{arxiv.2405.13119,
title = {Cosmology from Point Clouds with Dark Matter Halos from the Quijote Simulations},
author = {Atrideb Chatterjee and Francisco Villaescusa-Navarro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.13119},
year = {2025}
}
备注
Accepted in ApJ