Cosmological Field Emulation and Parameter Inference with Diffusion Models

要約

宇宙論的シミュレーションは、場の統計に対する物理パラメータの影響や、密度場に関する情報が与えられたパラメータの制約に与える影響を解明する上で重要な役割を果たします。
私たちは拡散生成モデルを活用して、宇宙論にとって重要な 2 つのタスクに取り組みます。入力宇宙論パラメータ $\Omega_m$ と $\sigma_8$ を条件とする冷暗黒物質密度場のエミュレータとして、および制約を返すことができるパラメータ推論モデルとしてです。
入力フィールドの宇宙論的パラメーター。
このモデルが、シミュレートされたターゲット分布のパワー スペクトルと一致するパワー スペクトルを持つフィールドを生成し、パワー スペクトルの変調に対する各パラメーターの微妙な影響をキャプチャできることを示します。
さらに、パラメータ推論モデルとしてのそれらの有用性を調査し、宇宙論的パラメータに対して厳しい制約を取得できることを発見しました。

要約(オリジナル)

Cosmological simulations play a crucial role in elucidating the effect of physical parameters on the statistics of fields and on constraining parameters given information on density fields. We leverage diffusion generative models to address two tasks of importance to cosmology — as an emulator for cold dark matter density fields conditional on input cosmological parameters $\Omega_m$ and $\sigma_8$, and as a parameter inference model that can return constraints on the cosmological parameters of an input field. We show that the model is able to generate fields with power spectra that are consistent with those of the simulated target distribution, and capture the subtle effect of each parameter on modulations in the power spectrum. We additionally explore their utility as parameter inference models and find that we can obtain tight constraints on cosmological parameters.

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