HIGlow：用于高保真HI地图建模的条件归一化流
宇宙学与河外天体物理
2022-11-24 v1
摘要
从即将开展的大尺度巡天中提取最大量的宇宙学与天体物理信息仍具挑战，这包括精确似然评估、参数推断以及生成高维 incoming 数据集的新颖多样合成样本。本工作中，我们提出使用归一化流作为 CAMELS 项目中中性氢（HI）地图的生成模型。归一化流在参数推断和生成新颖逼真样本方面已非常成功。我们的模型利用 HI 地图的空间结构以忠实遵循数据统计量，从而实现高保真样本生成与高效参数推断。
引用
@article{arxiv.2211.12724,
title = {HIGlow: Conditional Normalizing Flows for High-Fidelity HI Map Modeling},
author = {Roy Friedman and Sultan Hassan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.12724},
year = {2022}
}