Galaxy clustering analysis with SimBIG and the wavelet scattering transform
Notice bibliographique
Résumé
The non-Gaussian spatial distribution of galaxies traces the large-scale structure of the Universe and therefore constitutes a prime observable to constrain cosmological parameters. We conduct Bayesian inference of the Λ CDM parameters Ω m , Ω b , h , n s , and σ 8 from the Baryon Oscillation Spectroscopic Survey CMASS galaxy sample by combining the wavelet scattering transform (WST) with a simulation-based inference approach enabled by the SimBIG forward model. We design a set of reduced WST statistics that leverage symmetries of redshift-space data. Posterior distributions are estimated with a conditional normalizing flow trained on 20,000 simulated SimBIG galaxy catalogs with survey realism. We assess the accuracy of the posterior estimates using simulation-based calibration and quantify generalization and robustness to the change of forward model using a suite of 2000 test simulations. When probing scales down to k max = 0.5 h / Mpc , we are able to derive accurate posterior estimates that are robust to the change of forward model for all parameters, except σ 8 . We mitigate the robustness issues with σ 8 by removing the WST coefficients that probe scales smaller than k ∼ 0.3 h / Mpc . Applied to the Baryon Oscillation Spectroscopic Survey CMASS sample, our WST analysis yields seemingly improved constraints obtained from a standard perturbation-theory-based power spectrum analysis with k max = 0.25 h / Mpc for all parameters except h . However, we still raise concerns on these results. The observational predictions significantly vary across different normalizing flow architectures, which we interpret as a form of model misspecification. This highlights a key challenge for forward modeling approaches when using summary statistics that are sensitive to detailed model-specific or observational imprints on galaxy clustering. Published by the American Physical Society 2024
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».