MADLens：一个用于快速且可微的非高斯透镜模拟的 Python 包
宇宙学与河外天体物理
2020-12-18 v2
摘要
我们介绍 MADLens，一个用于以空前精度在任意源红移处生成非高斯透镜收敛图的 Python 包。MADLens 旨在实现高精度，同时将计算成本保持在尽可能低的水平。仅使用 个粒子的 MADLens 模拟所生成的收敛图，其功率谱与理论透镜功率谱在 HaloFit 的精度极限内一致至 。这得益于高度可并行的粒子网格算法、透镜投影中的子演化方案，以及受机器学习启发的锐化步骤的组合。此外，MADLens 对底层粒子网格模拟的初始条件和若干宇宙学参数完全可微。这些特性使得 MADLens 可用作贝叶斯推断算法中的前向模型，这类算法需要优化或导数辅助采样。MADLens 的另一个用例是生成大型高分辨率模拟集，正如训练基于深度学习的新型透镜分析工具所需。我们以知识共享许可协议公开 MADLens 包（https://github.com/VMBoehm/MADLens）。
引用
@article{arxiv.2012.07266,
title = {MADLens, a python package for fast and differentiable non-Gaussian lensing simulations},
author = {Vanessa Böhm and Yu Feng and Max E. Lee and Biwei Dai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.07266},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 15 figures. Update matches version submitted to journal. Acknowledgments added and typos fixed