Galaxy Phase-Space and Field-Level Cosmology: The Strength of Semi-Analytic Models
星系相空间与场级宇宙学:半经验模型的强度
机构 * Berkeley Center for Cosmological Physics, University of California, Berkeley(伯克利宇宙学物理中心,加州大学伯克利分校) ; Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory(劳伦斯伯克利国家实验室物理系) ; Center for Computational Astrophysics, Flatiron Institute(Flatiron研究所计算天文学中心) ; Department of Astrophysical Sciences, Princeton University(普林斯顿大学天体物理科学系) ; Cosmic Dawn Center (DAWN), Copenhagen, Denmark(宇宙黎明中心(DAWN),哥本哈根,丹麦) ; DTU Space, Technical University of Denmark(技术大学丹麦分校DTU空间) ; IFPU - Institute for Fundamental Physics of the Universe, via Beirut 2, 34151, Trieste, Italy(IFPU——宇宙基本物理研究所,意大利特里斯特) ; International Centre for Radio Astronomy Research, The University of Western Australia(国际射电天文研究中心,西澳大利亚大学) ; ARC Centre for All-Sky Astrophysics in 3 Dimensions (ASTRO 3D)(三维全天空天体物理中心(ASTRO 3D))
AI总结 本文提出利用星系3D位置和径向速度训练图神经网络与动量神经网络,实现对物质密度参数Ωm的高精度估计,展示了半经验模型在生成真实模拟目录中的应用潜力。
Comments 24 pages, 6 figures
Journal ref Volume 1007, Number 1, Year 2026, Pages 34