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J-GLOBAL ID：201802273267396785   Reference number：18A1719671

Theoretical Predictions of Statistics of Cosmological Large Scale Structures: Machine-Learning Approach

データ科学と天文学 大規模構造クラスタリング統計量の予言-機械学習的アプローチ

Author (1)： NISHIMICHI TAKAHIRO (東大 国際高等研 カブリ数物連携宇宙研究機構)
Material： 天文月報  (Astronomical Herald)
Volume： 111  Issue： 10  Page： 702-712  Publication year： Sep. 20, 2018 
JST Material Number： F0543A  ISSN： 0374-2466  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *Machine Learning ,  method ,  measurement data ,  mathematical model ,  *Bayes estimation ,  infrared telescope ,  reflecting telescope ,  astronomical camera ,  Gaussian process ,  emulator ,  gravitational lens ,  *Regression Analysis ,  Subaru Telescope ,  Hyper Suprime-Cam ,  *large scale structure of Universe
Semi thesaurus term： *cosmic large-scale structure ,  Clustering method ,  observation data ,  mathematical model ,  gravitational lens effect

JST classification (1)： Cosmology  (DB07000D)

Reference (14)：

• http://sumire.ipmu.jp/
• Skilling, J., 2004, AIP Conference Proceedings, 735, 395
• Goodman, J., & Weare, J., 2010, Comm. App. Math. Comp. Sci., 5, 65
• Takahashi, R., et al., 2009, ApJ, 700, 479
• Springel, V., et al., 2005, Nature, 435, 629

Terms in the title (5)： 科学 ,  天文学 ,  クラスタリング ,  統計量 ,  機械学習