大尺度结构空间分布：基于无监督学习的奇偶性违反搜索
宇宙学与河外天体物理
2025-07-15 v3 天体物理仪器与方法
摘要
我们使用机器学习方法搜索宇宙大尺度结构(LSS)中的奇偶性违反，受到最近使用4点相关函数(4PCF)检测手性的论述所启发，这表明早期宇宙学中存在新物理。本工作旨在使用源自高能碰撞分析的方法复现这些论述。我们的机器学习方法优化数据背后的某种奇偶性奇函数，并用于评估奇偶性奇异分数。我们展示了这些方法的有效性和适用性，然后将其应用于Baryon Oscillation Spectroscopic Survey(BOSS)目录。未检测到任何显著性的奇偶性违反。
引用
@article{arxiv.2410.16030,
title = {On the spatial distribution of the Large-Scale structure: An Unsupervised search for Parity Violation},
author = {Samuel Hewson and Will J. Handley and Christopher G. Lester},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.16030},
year = {2025}
}
备注
21 pages, 15 figures. Accepted for publication in PRD, updated to accepted version