符号回归搜索发现的逆k原初振荡

原初功率谱中的振荡特征，作为早期宇宙新物理的潜在信号，通常使用固定模板进行搜索。在这项工作中，我们使用符号回归进行无模板的原初特征搜索。我们发现，Planck以及Planck+ACT+SPT-3G的联合数据集都独立地选择了逆$k$振荡，即$\cos(B/k)$，其中$B\simeq4\,\mathrm{Mpc}^{-1}$，作为主要的低复杂度特征。将此逆$k$模板与标准的线性和对数振荡模板进行比较，我们发现它最适合数据，显示出对非零振幅的微弱偏好。我们的结果表明，符号回归作为一种强大的机器学习技术，可以为宇宙学发现提供一种可解释的、与模型无关的方法。