星系形成：可观测宇宙的贝叶斯历史匹配
统计方法学
2014-05-21 v1
摘要
达勒姆大学计算宇宙学研究所的宇宙学家开发了一种最先进的星系形成模型，称为 Galform，旨在帮助我们理解暗物质存在下星系的形成、增长和后续演化。Galform 需要指定许多输入参数，并且完成一次模拟需要相当长的时间，这使得模型输出与真实宇宙观测之间的比较极具挑战性。本文涉及使用迭代历史匹配策略中的贝叶斯仿真分析该问题，代表了迄今为止对星系形成模拟进行的最详细的不确定性分析。
引用
@article{arxiv.1405.4976,
title = {Galaxy Formation: Bayesian History Matching for the Observable Universe},
author = {Ian Vernon and Michael Goldstein and Richard Bower},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.4976},
year = {2014}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/12-STS412 the Statistical Science (http://www.imstat.org/sts/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)