带不确定度的稀疏贝叶斯质量映射：局部可信区间
宇宙学与河外天体物理
2021-02-08 v2
摘要
直到最近，用于弱引力透镜收敛重建的质量映射技术仍缺乏一个原则性的统计框架来量化重建不确定性，而不对高斯性做强假设。在先前工作中，我们提出了一种用于收敛重建的稀疏层次贝叶斯形式体系，以解决这一缺陷。在此，我们借鉴局部可信区间（即贝叶斯误差棒）的概念，作为先前详述的不确定性量化技术的扩展。这些不确定性量化技术与通过 Px-MALA（一种最先进的近端马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法）恢复的技术进行了基准比较。我们发现，通常我们恢复的不确定性在各处都是保守的，量级相似，并且与通过 Px-MALA 恢复的不确定性高度相关（皮尔逊相关系数 ）。此外，我们展示了使用我们的稀疏贝叶斯方法相比 MCMC 技术计算效率提升了 。这一计算节省对于将贝叶斯不确定性量化应用于 LSST 和 Euclid 等大规模第四阶段巡天至关重要。
引用
@article{arxiv.1812.04017,
title = {Sparse Bayesian mass-mapping with uncertainties: local credible intervals},
author = {Matthew A. Price and Xiaohao Cai and Jason D. McEwen and Marcelo Pereyra and Thomas D. Kitching},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.04017},
year = {2021}
}