探测即截断：用截断边缘神经比率估计研究源种群
天体物理仪器与方法
2022-11-10 v1 宇宙学与河外天体物理
高能天体物理现象
摘要
天体物理源种群参数的统计推断具有挑战性。它需要考虑选择效应，这些效应源于分析流水线本身所引入的明亮已探测源与暗弱未探测源之间的人为分离。我们表明，这些效应可在序贯基于模拟的推断背景下自洽建模。我们的方法将源探测与基于星表的推断耦合于一个源自截断边缘神经比率估计(TMNRE)算法的原则性框架中。它依赖于将探测解释为先验截断这一认识。我们概述了该算法，并展示了初步的有前景结果。
引用
@article{arxiv.2211.04291,
title = {Detection is truncation: studying source populations with truncated marginal neural ratio estimation},
author = {Noemi Anau Montel and Christoph Weniger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.04291},
year = {2022}
}
备注
Accepted for the NeurIPS 2022 workshop Machine Learning and the Physical Sciences; 8 pages, 3 figures