astro-ph.CO」カテゴリーアーカイブ

Bayesian deep learning for cosmic volumes with modified gravity

要約 新世代の銀河調査は、宇宙論的スケールで重力をテストできる前例のないデータを … 続きを読む

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LADDER: Revisiting the Cosmic Distance Ladder with Deep Learning Approaches and Exploring its Applications

要約 私たちは、LADDER – Learning Algorith … 続きを読む

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Explaining dark matter halo density profiles with neural networks

要約 私たちは説明可能なニューラル ネットワークを使用して、暗黒物質ハローの進化 … 続きを読む

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Evidence Networks: simple losses for fast, amortized, neural Bayesian model comparison

要約 Evidence Networks は、最先端の手法 (例: ネストされた … 続きを読む

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AstroLLaMA-Chat: Scaling AstroLLaMA with Conversational and Diverse Datasets

要約 私たちは、対象を絞った継続的な事前トレーニングを通じて、天文学に焦点を当て … 続きを読む

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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 … 続きを読む

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Kernel-, mean- and noise-marginalised Gaussian processes for exoplanet transits and $H_0$ inference

要約 完全なベイジアン アプローチを使用して、ガウス過程回帰は、カーネルの選択と … 続きを読む

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The Simplest Inflationary Potentials

要約 インフレーションは初期宇宙で非常に支持されている理論です。 これは、宇宙マ … 続きを読む

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Physics-informed neural networks in the recreation of hydrodynamic simulations from dark matter

要約 物理学に基づいたニューラル ネットワークは、統計パターンとドメイン知識を組 … 続きを読む

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Point spread function modelling for astronomical telescopes: a review focused on weak gravitational lensing studies

要約 点像分布関数 (PSF) の正確なモデリングは、望遠鏡や大気によって引き起 … 続きを読む

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