SimBIG: mock challenge for a forward modeling approach to galaxy clustering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Simulation-Based Inference of Galaxies (SimBIG) is a forward modeling framework for analyzing galaxy clustering using simulation-based inference. In this work, we present the SimBIG forward model, which is designed to match the observed SDSS-III BOSS CMASS galaxy sample. The forward model is based on high-resolution Quijote N-body simulations and a flexible halo occupation model. It includes full survey realism and models observational systematics such as angular masking and fiber collisions. We present the “mock challenge” for validating the accuracy of posteriors inferred from SimBIG using a suite of 1,500 test simulations constructed using forward models with a different N-body simulation, halo finder, and halo occupation prescription. As a demonstration of SimBIG, we analyze the power spectrum multipoles out to k max = 0.5 h/Mpc and infer the posterior of ΛCDM cosmological and halo occupation parameters. Based on the mock challenge, we find that our constraints on Ω m and σ 8 are unbiased, but conservative. Hence, the mock challenge demonstrates that SimBIG provides a robust framework for inferring cosmological parameters from galaxy clustering on non-linear scales and a complete framework for handling observational systematics. In subsequent work, we will use SimBIG to analyze summary statistics beyond the power spectrum including the bispectrum, marked power spectrum, skew spectrum, wavelet statistics, and field-level statistics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».