高次元非Gauss性の定量化と宇宙論におけるFisher解析に対するその意味【JST・京大機械翻訳】

Park Core Francisco; Allys Erwan; Villaescusa-Navarro Francisco; Finkbeiner Douglas P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206363391860 整理番号：22P0329857

高次元非Gauss性の定量化と宇宙論におけるFisher解析に対するその意味【JST・京大機械翻訳】

Quantification of high dimensional non-Gaussianities and its implication to Fisher analysis in cosmology

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発行年： 2022年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月11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)

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パワースペクトルは,非Gauss密度場の統計的特性を完全に特性化できないことはよく知られている。最近,多くの異なる統計が,パワースペクトルより良好に機能する非Gauss宇宙論的分野からの情報を抽出するために提案されている。Fisher行列形式は,与えられた統計量が宇宙パラメータの価値を制約できる精度を定量化するために一般的に使用される。しかし,これらの計算は,考慮された統計の尤度が多変量Gauss分布に従うという仮定に基づいている。本研究では,Sellentin&Heavens(2017)に従い,パワースペクトル,バイスペクトル,マークパワースペクトル,およびウェーブレットスカートリング変換(WST)のような異なる統計における非Gauss性を同定するために,2つの異なる統計的検定を使用した。異なる統計の非Gauss成分を除去し,Quijoteシミュレーションを用いてGauss化統計を用いてFisher行列計算を行った。パラメータに対する制約は,いくつかの場合において,ε′′2の因子によって変化できることを示した。Fisher行列形式を用いるとき,多変量Gauss分布に従わない統計が,宇宙論的パラメータに関する人工的に厳密な限界を達成できることを,単純な例で示した。この研究で用いた非Gauss試験は,Fisher行列計算のロバスト性とそれらの基礎となる仮定を定量化する強力な道具であると考える。CPUとGPUの両方で実行できるパワースペクトル,バイスペクトラ,およびWSTの計算に用いるコードを解放した。【JST・京大機械翻訳】

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宇宙論

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