文献

J-GLOBAL ID：202202265400001751   整理番号：22A0956990

インフレーション特性の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimising inflationary features the Bayesian way

著者 (2件)： Hamann Jan (Sydney Consortium for Particle Physics and Cosmology, School of Physics, The University of New South Wales, Sydney NSW 2052, Australia) ,  Wons Julius (Sydney Consortium for Particle Physics and Cosmology, School of Physics, The University of New South Wales, Sydney NSW 2052, Australia)
資料名： Journal of Cosmology and Astroparticle Physics  (Journal of Cosmology and Astroparticle Physics)
巻： 2022  号： 3  ページ： 036 (29pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5561A  ISSN： 1475-7516  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の宇宙論的データは最新のデータ解析技術を要求する。Bayes最適化アルゴリズムに基づく新しい尤度サンプリングと最大化法,BayOpを導入し,それからランダムにサンプリングする代わりに関数を学習した。著者らはBayOpを適用して,原始パワースペクトルの大域的周期変調によるインフレーション特徴モデルのトレースに対するPlanckデータを解析した。特徴に対する新しい証拠を見出さないが,BayOpは,非常に複雑な尤度景観に対してさえも,低から中次元パラメータ空間にわたるサンプリング尤度の極めて効率的な方法を提供することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 宇宙論 ,  確率 ,  *最適化 ,  *インフレーション ,  データ ,  最適化手法 ,  データ解析 ,  空間 ,  パワースペクトル
準シソーラス用語： パラメータ空間 ,  尤度 ,  Planck衛星 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 宇宙論  (DB07000D)

タイトルに関連する用語 (2件)： インフレーション ,  最適化