基于分数生成模型从非线性大尺度结构对宇宙初始条件进行后验采样

重建宇宙初始条件是宇宙学中的关键问题。基于模拟宇宙前向演化的方法提供了一种推断与当今观测一致的初始条件的途径。然而，由于推断问题高度复杂，这些方法要么无法对可能的初始密度场分布进行采样，要么需要在模拟模型中做显著近似以可处理，可能导致有偏结果。本工作中，我们提出使用基于分数的生成模型，在给定当今观测下对早期宇宙的实现进行采样。我们从当今密度场推断全高分辨率暗物质 N 体模拟的初始密度场，并基于汇总统计量验证所生成样本相对于真实值的质量。所提方法能够提供来自边缘化宇宙学参数的初始条件后验分布的早期宇宙密度场的可信实现，并且采样速度比当前最先进方法快数个数量级。