Estimation of cosmological parameters using adaptive importance sampling
我们提出了一种贝叶斯抽样算法，称为自适应重要性抽样或人口蒙特卡罗（PMC），其计算工作量很容易并行化，因此有可能大大减少采样所需的挂钟时间，以及提供其他好处。为了评估宇宙学问题的方法的性能，我们使用模拟和实际数据组成的CMB各向异性，Ia型超新星，和弱宇宙透镜，并提供了一个比较的结果，使用国家的最先进的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）。对于这两种类型的数据集，我们发现可比的参数估计PMC和MCMC，与PMC的计算时间显着降低的优势。例如，在WMAP 5数据的情况下，挂钟时间从MCMC的几天减少到处理器集群上使用PMC的几个小时。PMC方法的其他好处，以及使用该方法的潜在困难，进行了分析和讨论。
2009-03-04 astro-ph.CO stat.CO
Towards a Cosmological Dual to Inflation
我们推导出所有单位声速的单场宇宙学，在动力学吸引子背景上产生尺度不变的曲率扰动。我们确定了三个不同的阶段：慢卷膨胀;一个缓慢收缩的绝热ekpyrotic阶段，描述了一个快速变化的状态方程;和一个新的绝热ekpyrotic阶段在缓慢膨胀的背景。所有这些产生相同的功率谱。简并性在3点水平上被打破：与慢卷暴胀的近似高斯谱不同，绝热爆炸在小尺度上预测了大的非高斯性。
2011-06-30 astro-ph.CO hep-th
Improving cosmological analyses of HI clustering by reducing stochastic noise
针对HI聚类功率谱受非线性偏倚引入的随机噪声限制、即使在线性区也非最优的问题，本文估计场级等最优分析可将部分宇宙学参数不确定度降低至多50%，并给出IllustrisTNG偏倚与随机性拟合。
2024-10-25 astro-ph.CO
Constraining scalar field dark energy with cosmological observations
近十年来的高精度宇宙学观测表明，我们宇宙中大约70%的能量密度是所谓的“暗能量“（DE）。观测结果表明，DE具有负的有效压力，因此与常规能源不同，DE加速宇宙膨胀而不是减速。DE是高度均匀的，最近才成为主要成分。DE的最简单的候选者是与时间无关的宇宙学常数$Λ$。尽管宇宙学常数模型成功地拟合了现有的数据，但它仍有许多理论上的缺陷，因此人们考虑了DE的替代模型。在一个这样的场景中，宇宙学的标量场缓慢地降低它的势，就像一个依赖于时间的宇宙学常数。在慢滚动宇宙学标量场模型的框架下，我使用了不同的独立宇宙学数据集来约束DE能量密度的时间依赖性。目前的数据支持一个与时间无关的宇宙学常数，但在高置信水平下不能排除依赖于时间的DE。正在进行和计划进行的宇宙学探测和调查将在未来十年提供更多和更好的质量数据。当新的数据集可用时，我们将能够检测DE的时间依赖性或将其限制为非常小的物理上不感兴趣的值。
2009-08-31 astro-ph.CO
Cosmological constraints on slow-roll inflation: an update
根据最近的宇宙学观测，我们提供了新的更新的限制慢卷膨胀在不同的扩展方案以外的$Λ\rm{CDM}$宇宙学模型。随着通常的六个参数，我们同时改变不同的组合的附加参数，包括运行的标量谱指数$α_s$，它的运行运行$β_s$，张量振幅$r$和空间曲率$Ω_k$。从普朗克2018年的数据中，我们没有发现标量运行或运行运行的证据，而分析阿塔卡玛宇宙望远镜数据结合WMAP 9年的观测数据，我们发现非零$α_s$和$β_s$的偏好分别为2.9 $σ$和2.7 $σ$。无论如何，当张量振幅可以在模型中变化或$β_s$固定为零时，这种偏好会降低。$r$的上界仅受附加参数的轻微影响，而数据集的差异会显著改变不同暴胀模型之间的兼容性，有时会导致不一致的结论。
2021-11-24 astro-ph.CO gr-qc
The ATLAS$^{\rm{3D}}$ project - XXV: Two-dimensional kinematic analysis of simulated galaxies and the cosmological origin of fast and slow rotators
我们提出了一个详细的二维恒星动力学分析样本的44个宇宙学流体动力学模拟的个别中央星系及其卫星。运动学地图的恒星视线速度，速度色散，高阶高斯厄米矩$h_3$和$h_4$构建每个中央星系和最大的卫星。使用$λ_{\mathrm{R}}$参数量化旋转量。模拟星系的速度、速度色散、$h_3$和$h_4$场显示出与ATLAS $^{\rm{3D}}$巡天中观测到的早型星系运动学图相似的多样性。这包括快速（规则），缓慢和错位旋转，嵌入冷盘组件的热球状体以及在速度色散中具有反向旋转核心或中心凹陷的星系。我们把现今的运动学性质与星系的宇宙学形成历史联系起来。一般来说，主要的星系合并有一个显着的影响，在旋转属性，导致自旋下降以及自旋的合并残留物。低质量星系在其形成历史中有显著的恒星原位形成，或者有额外的富含气体的主要合并-导致自旋上升-形成细长的快速旋转体，具有明显的$h_3$和$v/σ$的反相关。快速旋转体的另一个形成路径包括气体贫乏的主要合并，导致残余物的旋转。该形成路径不会导致反相关的$h_3$和$v/σ$。与罕见的非旋转圆形早型星系最一致的星系仅通过气体贫乏的微小合并而成长。一般来说，质量越大的星系，自$z \sim 2$以来，原地恒星形成越少，旋转越慢，恒星星族也越老。（缩短）
2013-11-05 astro-ph.CO
Inflationary Slow-Roll Parameters in the Jordan Frame for Cosmological F(R) Gravity Models
本文在约当坐标系中直接分析 F(R) 暴胀模型，给出全局暴胀吸引子存在的充分条件及可观测量计算方法，并用其研究 Starobinsky 模型的单参数变形，证明其预言与最新 ACT 数据一致。
2025-08-25 astro-ph.CO gr-qc
Late time acceleration in a slow moving galileon field
在本文中，我们研究了一个缓慢移动的伽利略场在一个潜在的宇宙学的可行性。拉格朗日$\cal{L}$ $ =-\frac{1}{2}g^{μν}π_{;μ}π_{;ν} +\frac{G^{μν}}{2M^2}π_{;μ}π_{;ν}$尊重弯曲时空中的伽利略对称性。我们进行了详细的调查，这个拉格朗日与爱因斯坦-希尔伯特项和潜在的动力学。我们证明，该模型可以产生一个可行的鬼自由宇宙后期时间加速。此外，我们还研究了该模型的宇宙学扰动，发现该模型在早期给出了不同的BBN约束。我们还对模型进行了观测分析，并利用生长、Ia型超新星（SNIa）、重子声学振荡（BAO）和宇宙微波背景（CMB）的观测数据对理论参数进行了约束。
2013-05-10 astro-ph.CO
From Nonparametric Power Spectra to Inference About Cosmological Parameters: A Random Walk in the Cosmological Parameter Space
与宇宙学模型不同的是，这些数据告诉了我们什么关于决定宇宙模型的宇宙学参数？在本文中，我们解决这个问题的背景下，WMAP角功率谱的宇宙微波背景辐射。非参数方法非常适合于此目的，因为它们在构造上与模型无关，因此允许尽可能数据驱动的推断。我们的分析是基于一个非参数拟合的WMAP 7年的功率谱数据，与不确定性的特点是在一个高维的信心集中在这个适合的形式。为了对宇宙学参数进行推断，我们设计了一种抽样方法来探索这个置信集在非参数拟合周围到七个宇宙学参数（Omega_b，Omega_c，Omega_Lambda，Omega_k，H_0，n_s，tau）的空间中的投影。我们的采样方法是合理的，其计算简单，并验证了这一事实，即在这个宇宙学参数空间中的著名的简并正确地再现在我们的结果。我们的研究结果表明，宇宙学参数并不仅仅受到这些数据的严格约束。然而，在分析中结合额外的先验信息（例如，约束H_0或Omega_k的值）导致参数上的更紧的置信区间，该置信区间与主流参数方法估计的不确定性一致。
2012-12-26 astro-ph.CO
Cutting corners: Hypersphere sampling as a new standard for cosmological emulators
本文提出超球面采样方法，将训练数据集中在高似然区域，以显著减少宇宙学仿真器所需数据点并提升精度，在ΛCDM及高维扩展模型上验证其高效性。
2024-05-02 astro-ph.CO astro-ph.IM hep-ph
Conserved cosmological perturbations in USR inflation and bouncing scenarios
本研究探究单场暴胀超慢滚阶段与反弹收缩阶段中，共动曲率扰动的共轭动量在超哈勃极限下的守恒性，并利用该守恒计算相关功率谱。
2024-02-04 astro-ph.CO
Cosmic Flow Measurement and Mock Sampling Algorithm of Cosmicflows-4 Tully-Fisher Catalogue
对宇宙流的测量使我们能够测试宇宙学模型是否能够准确地描述附近宇宙中密度场的演化。在本文中，我们测量宇宙流场的低阶运动学矩，即整体流和剪切力矩，使用Cosmicflows-4 Tully-Fisher目录（CF 4 TF）。为了用CF 4 TF样本进行精确的宇宙学推论，制作真实的模拟星表是很重要的。提出了CF 4 TF的模拟采样算法。这些模型可以准确地实现测量几何和光度选择功能，使研究人员能够探索这些系统如何影响测量。这些模型也可以进一步用于估计功率谱和两点关联函数的协方差矩阵和误差。在本文中，我们使用模拟测试宇宙流估计，发现测量是无偏的。在局部宇宙中测量到的整体流量为376 $\pm$ 23（误差）$\pm$ 183（宇宙方差）km s $^{-1}$，深度为$d_{\text{MLE}}=35$ Mpc PDMATHAMP，朝向$(l,b)=(298\pm 3^{\circ}, -6\pm 3^{\circ})$的银河方向。所测得的体积矩和剪切矩都与一致性$Λ$冷暗物质宇宙学模型的预测相一致。
2021-09-30 astro-ph.CO
Adiabatic Duality: Duality of cosmological models with varying slow-roll parameter and sound speed
在文献中已经提出了数千种早期宇宙的宇宙学模型，其中许多模型声称能够产生观测数据所支持的标度不变功率谱。因此，思考它们之间是否存在某些关系是很有趣的，例如，二元关系。本文在广义相对论框架下研究了不同慢滚参数$ε$和声速$c_s$的宇宙学模型之间的对偶关系，即“绝热对偶”。几个对偶关系制定解析和数值验证。我们证明了具有不同$ε$和常数$c_s$的模型在标量谱指数上可以是对偶的，但在张量谱指数上不是对偶的。另一方面，允许$ε$和$c_s$都变化可以使模型在标量和张量谱指数上都是对偶的。
2021-04-06 astro-ph.CO gr-qc hep-ph
Optimizing Gaussian Process Kernels Using Nested Sampling and ABC Rejection for H(z) Reconstruction
Institute for Frontiers in Astronomy and Astrophysics, Beijing Normal University（北京师范大学天文与前沿天体物理研究院）；School of Physics and Astronomy, Beijing Normal University（北京师范大学物理与天文学院）；Institute for Astrophysics, School of Physics, Zhengzhou University（郑州大学物理学院天体物理研究所）
本文通过嵌套采样和ABC拒绝方法优化高斯过程核，用于改进H(z)重建的精度和物理合理性。
2025-11-20 astro-ph.CO
Stochastic inflation beyond slow roll: noise modelling and importance sampling
本文利用随机δ𝒩形式主义与重要性采样，模拟暴胀中罕见的大偏移，扩展PyFPT代码至二维相空间，并用贝塞尔函数解析建模量子噪声，实现单CPU快速模拟，揭示超慢滚后噪声仅依赖场值。
2025-04-24 astro-ph.CO gr-qc
Luminosity distance and anisotropic sky-sampling at low redshifts: a numerical relativity study
现今大多数的宇宙学数据分析都依赖于Friedmann-Lemaitre-Robertson-Walker（FLRW）度规，它为当前的标准宇宙学模型提供了基础。在这个框架内，我们越来越精确的数据和理论预测之间有趣的紧张关系正在显现。因此，在精确的FLRW宇宙学框架之外探索宇宙学分析的潜力是合理的。在本工作中，我们采用了红移的一般光度距离级数展开，没有均匀性或各向同性的假设。这个框架将允许一个完整的模型独立的分析不久的未来低红移宇宙学调查。我们计算了有效的观测'哈勃'，'减速'，'曲率'和'加加速度'的光度距离系列扩展的参数，在现实的结构形成的数值相对论模拟，位于不同的环境和不同水平的天空覆盖的观察者。在“公平采样”的天空中，我们发现0.6%和4%的宇宙方差的“哈勃”和“减速”参数的尺度为200 Mpc/h（对应于密度对比度约0.05的模拟模型宇宙），分别。最重要的是，我们发现，典型的观察者在相同的参数下测量到的最大天空方差为2%和120%，与大规模FLRW模型中的类比相比。我们的工作表明，在宇宙学分析中包含低红移各向异性对于得出关于我们宇宙的正确结论可能很重要。
2021-11-30 astro-ph.CO gr-qc
Stochastic Ultra Slow Roll Inflation
研究了随机通货膨胀背景下的超慢滚模型。使用随机$δN$形式主义，我们计算的平均数的$e$倍，功率谱，双谱和随机修正到这些可观的。我们正确地再现了已知的领先的经典贡献，这些宇宙学观测值，同时我们表明，分数修正宇宙学观测值诱导随机动力学的功率谱的顺序。此外，我们考虑了一个假设的设置包含两个吸收障碍的两侧的场配置和计算的第一边界交叉与经典运动和量子跳跃的概率。这种分析包括dS时空中测试标量场的量子涨落的布朗运动的极限。
2019-01-21 astro-ph.CO hep-th
A big bounce, slow-roll inflation and dark energy from conformal gravity
本文研究了基于闵可夫斯基空间SO（4，2）共形群的引力规范理论的宇宙学部分。我们允许常规的物质耦合到时空度规以及物质耦合到测量特殊保形变换的场。一个有效的宇宙学常数是通过运动方程的解动态产生的，这使我们能够恢复宇宙的后期加速度。此外，源自普通宇宙物质（即尘埃和辐射）的引力场在非常早期的宇宙中被显著削弱，这具有用大反弹取代大爆炸的效果。最后，我们发现，这种反弹之后是一段时间的近指数慢滚膨胀，可以持续足够长的时间来解释大尺度均匀性的宇宙微波背景。
2017-05-01 astro-ph.CO gr-qc hep-th
Evolution Strategies for Cosmology: A Comparison of Nested Sampling Methods
在这里，我们提出了一个调查使用嵌套抽样算法在宇宙学似然分析。我们提出了一个新的嵌套抽样算法，ESNested，使用进化策略的样本建议。这可以快速找到复杂似然的最大值，并提供贝叶斯证据的准确度量，而无需对似然曲面的形状进行事先假设。我们提出了第一个宇宙学的限制，使用进化策略，从WMAP 7，HST和SNIa数据使用的可能性和CosmoMC提供的数据。我们发现一个显着更高的极大似然比发现与其他方法。我们比较了ESNested与公开可用的MultiNest和CosmoNest算法的性能，i）找到极大似然，ii）计算投影参数空间中的置信度轮廓，iii）计算贝叶斯证据。我们发现，没有一个算法提供了一个单一的解决方案，所有这些产品一般。我们的建议是，在宇宙学似然分析中应使用多种采样方法，并应根据这些要求定制算法以实现最佳性能。这些结果与著名的“没有免费的午餐定理”相呼应。
2011-01-27 astro-ph.CO astro-ph.IM
Higher Order Hamiltonian Monte Carlo Sampling for Cosmological Large-Scale Structure Analysis
我们研究贝叶斯宇宙密度场重建方法中的高阶辛积分策略。特别是，我们研究了四阶离散的哈密顿运动方程（EoM）。这是通过递归地应用基本的二阶蛙跳方案（考虑EoM的单一评估）在偶数个前向时间积分步骤与单个中间向后步骤的组合中实现的。这在很大程度上减少了评估和随机梯度计算的数量，这是高维情况下通常二阶情况下所需的。我们限制这项研究的对数正态泊松模型，适用于一个完整的体积晕目录在真实空间上的立方体网格的1250 $h^{-1}$ Mpc侧和256 $^3$细胞。因此，我们忽略了选择效应、红移空间扭曲和位移。我们注意到，这些观测和宇宙演化效应可以在COSMIC BIRTH算法中随后的吉布斯采样步骤中得到解释。我们发现，从通常的二阶到四阶的蛙跳方案缩短老化阶段的一个因素，至少$\sim30$。这意味着获得75-90个独立样本，而最快的二阶方法收敛。收敛后，相关长度表明，对于256个$^3$单元的网格，梯度计算减少了约3.0的改进因子。在所考虑的宇宙学场景中，传统的蛙跳格式仅在低维问题上优于高阶积分格式，例如具有64个$^3$单元的网格。这种计算效率的提高有助于对即将到来的星系巡天的宇宙学大尺度结构进行全面的贝叶斯分析。
2021-01-20 astro-ph.CO hep-lat
A Cautionary Tale: Dark Energy in Single-Field, Slow-Roll Inflationary Models
目前宇宙加速膨胀的时期被假定是由暗能量驱动的，在标准模型中，暗能量采取状态方程参数$w=-1$的宇宙学常数的形式。我们提出了一个创新的观点，暗能量的性质，通过绘制一个平行的通货膨胀，我们假设是由一个单一的标量场，暴胀子。暴胀子并不是宇宙学常数，这一点可以从暴胀结束的事实和普朗克卫星在$8σ$置信度下的$n_s\neq 1$约束中看出。因此，验证其状态方程参数是否与$-1$存在可测量的不同是有趣的。我们分析了一类单场慢卷暴胀模型的这个问题，其中哈勃慢卷参数的层次结构被截断在不同的顺序。基于最新的Planck和BICEP 2/Keck数据，我们得到了三参数模型的$68\%$上界$1+w < 0.0014$，它对数据给出了最好的描述.这提供了一个警示故事，以得出关于当今暗能量性质的结论，其基础是当前和即将进行的宇宙学调查没有检测到与$w=-1$的偏离。
2022-03-16 astro-ph.CO gr-qc
The superpotential method in cosmological inflation
标量场宇宙学暴胀有一个与哈勃函数和标量场的拉格朗日量有关的第一积分，这被称为“哈密顿-雅可比方法”或“超势方程”。在这里，我们利用这个超势方程的简单性，并使用它作为一个替代，但等价的宇宙演化方程在暴胀，取代弗里德曼-罗伯逊-沃克（FRW）方程。事实证明，所有的暴胀观测量都可以直接从它的解（超势）中计算出来。此外，超势方程允许简单而直接地计算任意阶的慢滚膨胀，并且在许多情况下，可以精确确定慢滚吸引子。它还允许在暴胀子领域的幂级数展开，这允许估计慢滚展开的收敛半径。我们考虑了几个单场暴胀模型的例子，以证明该方法的简单性和实用性。
2019-07-08 astro-ph.CO gr-qc hep-th
Accelerating astronomical and cosmological inference with Preconditioned Monte Carlo
我们介绍了预条件蒙特卡罗（PMC），一种新的蒙特卡罗方法的贝叶斯推断，有利于有效的抽样概率分布与非平凡的几何形状。PMC利用一个归一化流（NF），以解相关的分布的参数，然后进行采样从预处理的目标分布使用自适应顺序蒙特卡罗（SMC）计划。PMC产生的结果包括来自后验分布的样本和模型证据的估计，可分别用于参数推断和模型比较。上述框架已在各种具有挑战性的目标分布中进行了彻底测试，实现了最先进的采样性能。在原始特征分析和引力波推断的情况下，PMC分别比嵌套采样（NS）快约50倍和25倍。我们发现，在高维应用中，加速度甚至更大。最后，PMC是直接可并行的，表现为线性扩展到数千个CPU。
2022-07-12 astro-ph.CO astro-ph.IM physics.comp-ph
Dilaton, Screening of the Cosmological Constant and IR-Driven Inflation
我们知道，在de Sitter空间中的红外量子涨落会破坏de Sitter对称性，产生依赖于时间的可观测效应。在本文中，我们考虑了一个量子引力理论。我们发现，引力红外效应导致的时间依赖的移动的vev的介子和结果的屏蔽（时间）的宇宙学常数/哈勃参数。在爱因斯坦框架中，这种效应是指数化的，并且可以产生更显著的屏蔽量。把重子看作暴胀子，我们得到慢滚型暴胀展开。这种膨胀是由德西特引力的红外量子效应驱动的，并不依赖于慢滚势的使用。因此，我们的模型是免费的eta问题，阻碍了标准的慢卷膨胀模型。
2015-08-20 astro-ph.CO gr-qc hep-th
Scale Invariance via a Phase of Slow Expansion
我们考虑一个宇宙学的情况下，在一个缓慢膨胀的背景下，一个快速发展的状态方程产生的曲率扰动的标度不变的频谱。这种情况推广了最近在arXiv：0910.2230中提出的“绝热ekpyrotic”机制。虽然最初的建议假设一个缓慢收缩的背景下，目前的工作表明，该机制同样适用于扩大的背景。这极大地扩展了这种机制可以嵌入的更广泛的宇宙学场景的领域。我们提出了一个相空间分析，并表明，扩大和收缩版本的情况下，动态吸引子，与扩大分支有一个更广泛的吸引盆地。在这两种情况下，有限范围内的尺度不变模式可以产生的制度的有效性微扰理论。
2011-04-21 astro-ph.CO hep-ph hep-th
Probing Bardeen-Kiselev black hole with cosmological constant caused by Einstein equations coupled with nonlinear electrodynamics using quasinormal modes and greybody bounds
本文通过计算带宇宙学常数的Bardeen-Kiselev黑洞在电磁和引力扰动下的准正规频率及灰体因子，揭示其与RN-dSQ黑洞的响应差异，并发现quintessence对衰减、振荡和透射系数的影响。
2023-06-01 astro-ph.CO gr-qc
unimpeded: A Public Grid of Nested Sampling Chains for Cosmological Model Comparison and Tension Analysis
Kavli Institute for Cosmology, University of Cambridge（卡弗里宇宙学研究所，剑桥大学）；Cavendish Laboratory, University of Cambridge（卡文迪许实验室，剑桥大学）
发布公共Python库unimpeded，提供预计算嵌套采样和MCMC链，对8个宇宙学模型和39个数据集进行系统分析，发现ΛCDM模型最受青睐，并量化了DES与Planck、SH0ES与Planck之间的显著张力。
2026-06-11 astro-ph.CO astro-ph.IM
Robustness of slow contraction to cosmic initial conditions
我们提出了数值相对论模拟宇宙的情况下，宇宙是平滑和扁平的经历一个阶段的缓慢收缩和测试其敏感性范围广泛的初始条件。我们的数值方案使所有自由指定的物理量的变化，表征初始空间超曲面，如初始剪切和空间曲率的贡献，以及驱动宇宙演化的标量的初始场和速度分布。特别是，我们包括初始条件，远远超出了著名的吸引子标度解的微扰制度。我们补充我们的数值分析结果进行了完整的动力系统分析，并表明这两种方法产生一致的结果。
2020-07-08 astro-ph.CO gr-qc hep-th
Fast Sampling of Cosmological Initial Conditions with Gaussian Neural Posterior Estimation
GRAPPA Institute, Institute for Theoretical Physics Amsterdam, University of Amsterdam, Science Park 904, 1098 XH Amsterdam, The Netherlands（GRAPPA研究所、阿姆斯特丹理论物理研究所、阿姆斯特丹大学、科学公园904号、1098 XH阿姆斯特丹、荷兰）；Department of Astrophysics, University of Vienna, Türkenschanzstraße 17, 1180 Vienna, Austria（天体物理学系、维也纳大学、土耳其沙恩茨街17号、1180维也纳、奥地利）
提出一种基于模拟推理的方法，通过高斯后验建模和神经网络估计，实现从晚期观测数据快速重建宇宙初始密度场，比现有方法快数个数量级。
2025-02-05 astro-ph.CO astro-ph.IM cs.LG
Constraining ultra slow roll inflation using cosmological datasets
本文利用CMB、SNIa、星系巡天及Lyman-$\alpha$数据约束超慢滚暴胀模型，得到USR起始e-fold数$\bar N_1 \lesssim 41$、持续时间$ΔN \lesssim 0.4$，从而将小尺度功率谱增强幅度限制在百倍以内，显著改进了对过量原初功率的约束。
2024-06-22 astro-ph.CO gr-qc
Tilt and Running of Cosmological Observables in Generalized Single-Field Inflation
采用有效场论方法研究暴胀微扰，详细分析了曲率生成的拉格朗日算子对各种观测量的影响，重点是它们的尺度运行。在二次阶，我们解决了运动方程在下一个领先的领先阶在一个非常普遍的单场膨胀理论的广义慢滚近似。我们推导出由此产生的功率谱，它的倾斜和运行。然后，我们专注于原始的非高斯振幅f_{NL}来源于一个特定的相互作用项的贡献。我们表明，运行的f_{NL}可以大大大于慢滚参数所规定的。
2010-10-19 astro-ph.CO gr-qc hep-ph
A Fast Generative Framework for High-dimensional Posterior Sampling: Application to CMB Delensing
Department of Physics, Université de Montréal（蒙特利尔大学物理系）；Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究院）；Ciela, Montreal Institute for Astrophysics and Machine Learning（蒙特利尔天体物理与机器学习研究所）；Center for Computational Astrophysics, Flatiron Institute（Flatiron研究所计算天文学中心）
本文提出了一种快速生成框架，用于高维后验采样，应用于宇宙微波背景去棱镜化问题，实现了比扩散方法快一个数量级的采样速度，并成功恢复了未棱镜化的宇宙微波背景功率谱。
2026-03-04 astro-ph.CO astro-ph.IM cs.LG
CosmoHammer: Cosmological parameter estimation with the MCMC Hammer
我们研究了并行马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）采样在宇宙学中的好处和局限性。MCMC方法被广泛用于从给定的一组观测数据中估计宇宙学参数，并且通常基于Metropolis-Hastings算法。然而，一些所需的计算可能是计算密集型的，这意味着单个长链可能需要几个小时或几天来计算。在实践中，这可能是限制性的，因为MCMC过程需要多次执行，以测试可能的系统学的影响，并了解正在进行的测量的鲁棒性。为了通过并行化实现更高的速度，MCMC算法需要具有较短的自相关时间和最小的由调谐和老化引起的开销。因此，所得到的可扩展性受到两个因素的影响，MCMC开销和并行化成本。为了有效地将MCMC采样分布在现代云计算基础设施上的数千个核心上，我们开发了一个名为CosmoHammer的Python框架，该框架嵌入了emcee，这是Foreman-Mackey等人（2012）对Goodman和Weare（2010）的仿射不变集合采样器的实现。我们测试的性能CosmoHammer宇宙学参数估计的宇宙微波背景数据。虽然Metropolis-Hastings主要是管理费用，但CosmoHammer能够通过扩展到2048个内核，将采样过程从双核笔记本电脑上的30小时缩短到16分钟。如此短的壁时间复杂的数据集打开广泛的模型测试和控制系统的可能性。
2013-10-02 astro-ph.CO astro-ph.IM
DeepSphere: Efficient spherical Convolutional Neural Network with HEALPix sampling for cosmological applications
Swiss Data Science Center (SDSC)（瑞士数据科学中心）；EPFL（洛桑联邦理工学院）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
卷积神经网络（CNN）是深度学习工具箱的基石，并导致了人工智能的许多突破。这些网络大多是为常规的欧几里德域开发的，例如支持图像，音频或视频的域。由于它们的成功，基于CNN的方法在宇宙学中越来越受欢迎。宇宙学数据通常以球形映射的形式出现，这使得传统CNN的使用更加复杂。球面地图常用的像素化方案是分层等面积等纬度像素化（HEALPix）。我们提出了一个球形CNN，用于分析完整和部分HEALPix映射，我们称之为DeepSphere。球形CNN通过将球体表示为图来构造。图是通用的数据结构，可以作为连续流形的离散表示。使用基于图形的表示，我们定义了许多标准的CNN操作，如卷积和池化。由于过滤器被限制为径向的，我们的卷积与球体上的旋转等变，而DeepSphere可以保持不变或与旋转等变。这样，DeepSphere就是图CNN的一个特例，它是为球体的HEALPix采样量身定制的。这种方法在计算上比使用球面谐波执行卷积更有效。我们证明了弱透镜质量映射从两个宇宙学模型的分类问题的方法，并比较性能的CNN与两个基线分类。结果表明，DeepSphere的性能始终优于或等于这两个基线。对于高噪声水平和仅覆盖球体一小部分的数据，DeepSphere的分类精度通常比这些基线高10%。最后，我们展示了如何将学习的过滤器可视化以反思神经网络。
2019-03-26 astro-ph.CO astro-ph.IM cs.AI
zeus: A Python implementation of Ensemble Slice Sampling for efficient Bayesian parameter inference
我们将介绍zeus，这是一个经过良好测试的Python实现，用于贝叶斯参数推断的Entrance Slice Sampling（ESS）方法。ESS是一种新颖的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法，专门设计用于解决现代天文学和宇宙学分析所带来的计算挑战。特别是，该方法只需要对1-2个通常微不足道的超参数进行最小的手动调整;其性能对线性相关性不敏感，并且可以扩展到1000个CPU而无需任何额外的努力。此外，它的局部自适应特性允许即使在存在强非线性相关时也能有效地采样。最后，该方法实现了高性能，即使在强多峰分布在高维。与流行的MCMC采样器emcee相比，zeus在宇宙学和系外行星应用中的表现分别好9倍和29倍。
2021-10-03 astro-ph.CO astro-ph.EP astro-ph.IM
Cosmological Bounces Induced by a Fermion Condensate
本研究提出Nambu-Jona-Lasinio型费米子凝聚可诱导非奇异性宇宙反弹，无需高密度自旋对齐自由费米子，避免了反弹阶段的大各向异性与混沌mixmaster行为问题。
2023-07-30 astro-ph.CO gr-qc hep-ph
Mean-Field Simulation-Based Inference for Cosmological Initial Conditions
GRAPPA Institute（GRAPPA研究所）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；University of Vienna（维也纳大学）
本文提出一种基于平均场近似的贝叶斯场重建方法，将初始密度场后验建模为傅里叶空间对角高斯，实现快速训练与采样，并兼容不可微分的N体模拟器。
2024-10-21 astro-ph.CO astro-ph.IM cs.LG
Benchmarking field-level cosmological inference from galaxy redshift surveys
Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；Université Paris Cité（巴黎西岱大学）；CEA（法国原子能和替代能源委员会）；CNRS（法国国家科学研究中心）；AIM（天体物理研究所）
本文提出了一种标准化的场级宇宙学推断基准，评估了多种采样方法在大规模问题中的效率，发现MCLMC在处理高维问题时表现优异。
2025-12-17 astro-ph.CO astro-ph.IM stat.CO
Slow-roll approximation in loop quantum cosmology
慢滚近似是研究暴胀宇宙动力学性质的一种解析方法。本文系统地构造了有效圈量子宇宙学的慢卷展开。分析进行到四阶在两个慢滚参数和参数控制的强度偏离经典的情况下。对三类慢滚参数进行了展开：哈勃慢滚参数、哈勃流参数和势慢滚参数。与数值相空间轨迹的情况下，与一个巨大的潜在项的近似的准确性进行了验证。本文的结果对于利用宇宙学数据寻找微妙的量子引力效应有一定的帮助。
2016-10-12 astro-ph.CO gr-qc hep-th
Fast Bayesian inference for slow-roll inflation
我们提出并讨论了一种新的方法，增加了数量级的速度执行贝叶斯推断和参数估计的框架内的缓慢滚动通货膨胀。该方法依赖于确定一个有效的可能性通货膨胀，这是一个功能的原始振幅的标量扰动补充必要数量的所谓的哈勃流函数，以达到所需的精度。从任何宇宙学数据集开始，有效的可能性是通过标准宇宙学参数的边缘化获得的，在这里从早期宇宙的观点来看被视为“讨厌的”。由于是低维的，基本的机器学习算法可以被训练成准确地再现其多维形状，然后被用作对膨胀模型执行快速贝叶斯推断的代理。利用普朗克宇宙微波背景（CMB）数据对暴胀的大场模型进行原始参数估计，验证了该方法的鲁棒性和准确性.特别是，在所有可能的再加热历史中被边缘化，我们发现在95%置信度下验证p < 2.3的潜力的功效指数。
2014-06-02 astro-ph.CO gr-qc hep-ph
