使用神经网络恢复 CMB 信号

分量分离是从天体地图中提取一个或多个辐射源的过程，因此对于开发能够准确清除当前和未来实验中宇宙微波背景(CMB)的模型至关重要。本文提出了一种基于神经网络的新方法，该方法在真实的温度和偏振模拟数据上进行操作。我们通过将输出地图的功率谱与输入地图和其他辐射的功率谱进行比较来评估其性能。对于温度，得到的残差为 $20 \pm \mu K^{2}$。对于偏振，我们分析 $E$ 和 $B$ 模态，这些模态与密度(标量)和原始引力波(张量)扰动有关，这些扰动发生在宇宙的前 1 秒内，在 $l>200$ 处的残差为 $10^{-2} \mu K^{2}$，$E$ 和 $B$ 分别为 $10^{-2}$ 和 $10^{-3} \mu K^{2}$。