利用神经网络在强引力透镜中搜寻暗物质子晕
宇宙学与河外天体物理
2020-10-28 v2 计算物理
摘要
暗物质子结构引人关注，因其可揭示暗物质性质。冷暗物质的无碰撞N体模拟显示比本星系群中观测到的矮星系卫星种群更多的子结构。因此，在宇宙学尺度上理解子晕的种群与性质将是对冷暗物质的有趣检验。近年来，在强透镜背景延展星系像附近探测单个暗物质子晕已成为可能。本工作中，我们讨论使用深度神经网络探测暗物质子晕的可能性，并给出基于模拟数据的一些初步结果。我们发现神经网络不仅在探测多个暗物质子晕上展现前景，还学会在平滑透镜透镜弧上无子晕处拒斥子晕。
引用
@article{arxiv.2010.12960,
title = {Hunting for Dark Matter Subhalos in Strong Gravitational Lensing with Neural Networks},
author = {Joshua Yao-Yu Lin and Hang Yu and Warren Morningstar and Jian Peng and Gilbert Holder},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12960},
year = {2020}
}
备注
Accepted by Machine Learning and the Physical Sciences Workshop at the 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019