Reconstruction of Reionization Histories from 21 cm Power-Spectrum Evolution with Artificial Neural Networks
从21厘米功率谱演变中利用人工神经网络重建再电离历史
AI总结 本文研究了固定k的21厘米功率谱随红移变化是否足以利用人工神经网络重建再电离历史,通过训练紧凑型前馈网络,展示了在6≤z≤15范围内功率谱轨迹到中性氢分数历史的逆映射,结果表明固定k的功率谱演变对再电离时间更敏感,且在信号噪声比合适的情况下重建仍保持稳定。
Comments 22 pages. Submitted to Research in Astronomy and Astrophysics (RAA)