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Enregistrement W4396531186 · doi:10.1103/physrevd.109.083535

Galaxy clustering analysis with SimBIG and the wavelet scattering transform

2024· article· en· W4396531186 sur OpenAlexaff
Bruno Régaldo-Saint Blancard, ChangHoon Hahn, Shirley Ho, Jiamin Hou, Pablo Lemos, Elena Massara, Chirag Modi, Azadeh Moradinezhad Dizgah, Liam Parker, Yuling Yao, Michael Eickenberg

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAstronomical Observations and Instrumentation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversité de MontréalMila - Quebec Artificial Intelligence Institute
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésWaveletWavelet transformCluster analysisGalaxyPhysicsAstrophysicsPattern recognition (psychology)Computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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