宽场巡天中的深度学习:地基宇宙学实验里强透镜的快速分析
星系天体物理
2019-11-18 v1
摘要
由于强引力透镜这些天体的稀有性与图像复杂性,对其的搜寻与分析颇具挑战。下一代巡天(包括地基与天基)将提供更多从这些天体获取科学的机会,但前提是它们能在现实的时间尺度内被分析。目前,这些分析代价高昂。本工作中,我们提出一种带不确定性估计的回归分析,使用深度学习模型在模拟的暗能量巡天数据中测量强引力透镜的四个参数。仅使用 波段图像,我们预测爱因斯坦半径、透镜速度弥散、透镜红移在真值的 以内,源红移在真值的 以内,并给出预测不确定性。本工作有助于朝着用深度学习框架更快分析强透镜的路径迈进。
引用
@article{arxiv.1911.06341,
title = {Deep Learning in Wide-field Surveys: Fast Analysis of Strong Lenses in Ground-based Cosmic Experiments},
author = {Clecio Bom and Jason Poh and Brian Nord and Manuel Blanco-Valentin and Luciana Dias},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.06341},
year = {2019}
}