分散抑制シミュレーションにおけるバイアストレーサの統計【JST・京大機械翻訳】

Maion Francisco; Angulo Raul E.; Zennaro Matteo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204261838655 整理番号：22P0328290

分散抑制シミュレーションにおけるバイアストレーサの統計【JST・京大機械翻訳】

Statistics of biased tracers in variance-suppressed simulations

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発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

宇宙シミュレーションは,Universeの観察された大規模構造を解析する際に,ますます重要な役割を果たす。最近,それらはN体シミュレーションから抽出した変位場と摂動バイアス展開を組み合わせたハイブリッドモデルの構築において特に重要であり,偏ったトレーサのクラスタ化を記述する。ここでは,”固定-対-ペアリング”(F&P)と呼ばれる手法を用いるシミュレーションが,そのようなハイブリッドモデルの統計精度を劇的に改善することを示した。特に,数値的および解析的手段によって,F&Pシミュレーションは,ハイブリッドモデルによって採用されたすべての統計に対して不偏な推定を提供し,一方,2桁の大きさまで,大規模にそれらの不確実性を縮小することを示した。これは,EUCLID様調査が,調査量の20%の2Gpcのシミュレーションによって解析できることを意味する。本研究は,大規模構造測定の最適開発を達成するための重要なステップである銀河クラスタ化のための現在のハイブリッド理論モデルに対するF&Pのロバスト性を確立した。【JST・京大機械翻訳】

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宇宙論

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