Bayesian deep learning for dark energy
Celia Escamilla-Rivera
在这项工作中，我们讨论了如何构建和研究暗能量标准模型的贝叶斯方法以及如何在深度学习过程的架构中实现它们的基本思想。
In this work we discuss basic ideas on how to structure and study the Bayesian methods for standard models of dark energy and how to implement them in the architecture of deep learning processes.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
继续探索
Distinguish three time-dependent dark energy models using statefinder pairs with error bars and Bayesian evidence
在这项工作中，两个完全不同的方法，带误差条的statefinder和贝叶斯证据，用于区分和判断三个时间依赖的暗能量模型。利用$Planck$ 2015、SNIa、BAO和OHD三个宇宙观测数据集，给出了三个暗能量模型的参数约束.利用带误差棒的状态探测器对，我们发现由$w(a) = w_0+w_3\frac{1-a}{a^2+(1-a)^2}$给出状态参数方程的暗能量模型在整个演化过程中的误差区域相对较紧.同时，贝叶斯证据也表明，该模型明显优于其他两个模型，其他两个模型是不确定的。因此，有理由相信这个模型是暗能量研究的优先候选者。
Modified holographic Ricci interacting dark energy models: dynamical system analysis and bayesian comparison
对修正全息Ricci暗能量模型中的相互作用情景进行动力系统分析和贝叶斯比较，发现相对ΛCDM模型，所有情景均缺乏观测支持。
Interaction in the dark sector: a Bayesian analysis with latest observations
通过结合宇宙学探测在低，中，高红移，我们调查的观测可行性的一类模型与相互作用的暗部门。我们使用最新的数据集进行贝叶斯分析Ia型超新星，重子声学振荡，角声学尺度的宇宙微波背景，和测量的膨胀率。当结合哈勃太空望远镜获得的局部膨胀率的当前测量，我们发现，这些观测提供了有利于相互作用的标准宇宙学模型的证据。
Dark energy by natural evolution: Constraining dark energy using Approximate Bayesian Computation
本研究利用近似贝叶斯计算和晚期宇宙观测，从生物学视角评估暗能量模型，发现动态暗能量优于标准ΛCDM，且结果稳健，支持动态暗能量作为更有利的晚期宇宙学模型。
Equivalence of Dark Energy Models: A Theoretical and Bayesian Perspective
本研究通过显式映射证明动力学暗能量、相互作用暗能量和运行真空模型在背景层面等价，并利用Ia型超新星、重子声学振荡和宇宙计时器的贝叶斯分析验证了该等价性，促进了暗区理解。
Bayesian Evidences for Dark Energy models in light of current obsevational data
本文综合利用SNIa、CMB、BAO、强透镜时间延迟、增长测量、不同红移下的哈勃参数测量以及Megamaser宇宙学计划的角直径距离测量等最新宇宙学数据，对大量暗能量模型的贝叶斯证据进行了综合研究。我们考虑了各种标量场模型与不同的潜力，以及不同的参数化的暗能量状态方程。在我们的研究中考虑的21个模型中，我们没有找到强有力的证据支持任何进化的暗能量模型相比，$Λ$ CDM。对于不断发展的暗能量模型，我们表明，纯粹的非幻影模型有更好的证据相比，那些模型，允许幻影和非幻影的行为。在所有模型中，指数型正则标量场和平方势快子场的证据最多。我们还表明，低红移测量的组合决定性地有利于加速$Λ$ CDM模型相比，非加速幂律模型。
Bayesian Comparison of Interacting Modified Holographic Ricci Dark Energy Scenarios
我们进行了贝叶斯模型选择分析的相互作用方案的暗物质和修改后的全息里奇暗能量（MHRDE）与线性相互作用项。我们使用了一些最新的宇宙学数据的组合，如Ia型超新星，宇宙计时器，宇宙微波背景和重子声学振荡测量。我们发现强有力的证据，对所有的MHRDE相互作用的情况下，$Λ$ CDM研究时，考虑充分的联合分析。
Bayesian model selection for dark energy using weak lensing forecasts
下一代弱透镜探测器可以通过测量低红移宇宙的质量分布和几何形状来对宇宙学参数施加强约束。我们表明，未来的全天空层析宇宙剪切调查的设计属性类似于欧几里得可以提供所需的统计精度，以区分不同的暗能量模型。利用一个包含冷暗物质、重子、大质量中微子（热暗物质）、运行的原始谱指数和可能的空间曲率以及暗能量扰动的基准宇宙学模型，计算了不同动力学暗能量模型的Fisher矩阵预测.使用贝叶斯证据计算，我们展示了如何以及未来的弱透镜调查可以在区分宇宙学常数和动态暗能量。
Hierarchical Bayesian scheme for measuring the properties of dark energy with Strong gravitational lensing
为了了解我们的宇宙，目前的天空观测已经非常精确。勘测图提供的现象之一是引力效应。阿尔伯特·爱因斯坦（1936）首先基于他的广义相对论讨论了引力透镜效应的可能性，这可能会给我们一些关于宇宙学的信息。我们经常将这些效应按微透镜、弱透镜和强透镜类型分类。本文主要研究强引力透镜，特别是双源平面透镜系统。最近人们认识到，双透镜事件可以为我们提供另一种约束宇宙学参数的方法。为了大致了解“可以找到多少个这样的透镜事件”，我们建立了一个玩具模型，然后使用几个贝叶斯模型，以便对人工绘制的数据集进行统计分析。结果表明，双透镜实际上是约束宇宙学参数的有希望的对象。
Extended $Λ$CDM model and viscous dark energy: A Bayesian analysis
我们提出了一种考虑非广延效应的方法，在Verlinde理论的背景下，以解决一个扩展的宇宙模型的背景下，粘性暗能量。具体地说，这个模型通过广义弗里德曼方程导致宇宙膨胀动力学的微小扰动，即所谓的扩展$Λ$ CDM模型。从观测试验的角度出发，对遵循Eckart体粘滞理论的暗能量体粘滞模型进行了贝叶斯分析。这些模型通过这两个模型$Λ$ CDM和扩展的$Λ$ CDM的上下文中进行了研究。利用CMB距离先验、重子声学振荡测量、宇宙计时器和超新星Ia距离测量的数据进行了贝叶斯分析。
A Bayesian comparison between $Λ$CDM and phenomenologically emergent dark energy models
在这项工作中，我们研究了最近提出的唯象涌现暗能量（PEDE）模型的\cite{Li:2019yem}，使用最新的观测数据在膨胀和微扰水平。应用统计贝叶斯证据以及AIC和BIC信息准则，我们比较了PEDE模型和和谐$Λ$ CDM模型在平坦和非平坦宇宙。我们将观察数据集组合为（i）扩展数据（CMB除外），（ii）扩展数据（包括CMB）和（iii）与增长率数据集连接的扩展数据。我们的统计结果表明，平坦的$Λ$ CDM模型仍然是最好的模型。在膨胀数据（包括CMB）的情况下，我们观察到平坦PEDE模型与观测以及$Λ$ CDM宇宙的一致性很好地一致。而在（i）和（iii）的情况下，在平坦和非平坦几何形状中的PEDE模型都不是有利的。特别是，我们看到，在微扰水平的PEDE模型不能像标准的$Λ$ CDM宇宙学一样拟合观测。作为该模型的能力，我们表明，PEDE模型可以缓解哈勃常数值之间出现的紧张关系的本地观测和普朗克推断的估计在标准宇宙学。
A Tale of Two Couplings: Bayesian Selection in the Interacting Dark Sector
针对 ΛCDM 的 σ₈ 张力，研究第五元素与暗物质的共形和非共形耦合暗 sector 模型，发现纯共形耦合模型统计偏好更强，优于 ΛCDM 基线。
Fermionic versus Bosonic Dark Matter in Neutron Stars: A Bayesian Study with Multi-Density Constraints
本研究通过贝叶斯方法分析费米子与玻色子暗物质在中子星中的影响，发现现有观测数据无法区分两种暗物质模型。
Bayesian evidence for $α$-attractor dark energy models
具有跟踪器特性的暗能量模型由于初始条件的大范围导致暗能量密度参数的当前值而受到关注。这些模型的一个很好的动机家庭是所谓的$α$ -吸引子，它显示了宇宙学常数的后期行为。在本文中，我们进行了各种$α$ -吸引子的潜力与非平坦的$Λ$ CDM模型相比，模型选择分析。具体来说，我们计算L模型，振荡跟踪模型，躺椅模型和Starobinsky模型的贝叶斯因子，同时考虑非平坦的$Λ$ CDM作为基础模型。每个模型都通过贝叶斯分析进行了测试，使用与当前加速膨胀相关的观测结果：我们采用了最新的SNe Ia数据，结合宇宙时钟，最新BOSS发布的BAO数据和普朗克压缩2018数据。通过贝叶斯证据分析，进一步比较每个模型的马尔可夫链。从后者，我们得出结论，振荡跟踪模型是首选的数据（即使弱）在非平坦的$Λ$ CDM模型。我们的研究结果还表明，在L-模型是最不喜欢的版本的$α$ -吸引模型考虑。
A Bayesian PINN Framework for Barrow-Tsallis Holographic Dark Energy with Neutrinos: Toward a Resolution of the Hubble Tension
本文结合MCMC与贝叶斯PINN方法约束含中微子的Barrow-Tsallis全息暗能量模型，发现PINN约束更精确，所得哈勃常数可缓解哈勃张力至1.3σ-2.1σ，并给出中微子质量上限0.114 eV。
Bayesian evidence and model selection approach for time-dependent dark energy
本文利用PPF描述和椭球嵌套采样，结合Planck与距离测量数据，对时变暗能量模型进行贝叶斯模型选择，发现以$\ln a$参数化约束更优，两参数模型已足够描述暗能量动力学，但对$Λ$的支持强度仍无定论。
Constraints on warm dark matter from UV luminosity functions of high-z galaxies with Bayesian model comparison
小暗物质（DM）晕托管微弱高红移星系的数密度是敏感的DM自由流属性。然而，限制这些DM属性是复杂的退化与不确定的重子物理恒星形成。在这项工作中，我们使用一个灵活的天体物理模型和贝叶斯推断框架来分析紫外（UV）光度函数（LF）在z=6-8。我们不同的复杂性的星系模型（单与双幂定律的恒星晕质量关系），以及物质的功率谱（冷DM与热遗迹温暖DM），比较他们的贝叶斯证据。采用一个保守的广泛的WDM粒子质量的先验范围内，我们表明，在z=6-8的UV LF只有弱有利于CDM WDM。我们发现，粒子质量的$\lesssim$ 2千电子伏被拒绝在95%的可信水平，在所有的模型，有一个WDM样的功率谱截止。使用詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST），这个界限应该增加到~2.5 keV。
How Complex is Dark Energy? A Bayesian Analysis of CPL Extensions with Recent DESI BAO Measurements
本文通过联合分析CMB数据、DESI BAO测量和PantheonPlus超新星样本，比较了不同暗能量参数化方法，发现CPL参数化优于wCDM模型，但更复杂的CPL+和CPL++扩展未被观测数据支持，支持了DESI合作组关于动态暗能量的信号。
Determination of the best dark matter profile for the Milky Way with Gaia DR3 using Bayesian Model Comparison
通过贝叶斯模型比较分析，利用Gaia DR3数据确定描述银河系旋转曲线的最佳暗物质模型，比较了三种不同的恒星模型和七种不同的暗物质模型，发现Einasto分布比NFW分布更受青睐，且核心暗物质分布优于NFW分布，同时发现MOND模型拟合效果不如暗物质模型。
Field theoretic interpretations of interacting dark energy scenarios and recent observations
描述暗物质与暗能量之间非引力相互作用的宇宙学模型是基于对暗物质与暗能量之间相互作用速率的唯象选择。没有这样的指导规则来选择这样的交互速率。{ \it在目前的工作中，我们表明，各种唯象模型的相互作用率可能有一个强大的场理论基础。}我们明确地导出了几个已知的暗物质和暗能量之间的相互作用函数在一些特殊的条件下，并最终约束它们使用最新的宇宙微波背景观测从最终的普朗克遗产释放与重子声学振荡距离测量。我们的分析报告，其中一个相互作用的功能是能够减轻$H_0$紧张。并以$Λ$ CDM模型为参考，对所有模型进行贝叶斯证据分析。从贝叶斯证据分析，虽然参考场景是首选的相互作用的情况下，然而，我们发现，两个相互作用的模型接近参考$Λ$ CDM模型。
Interplay between Swampland and Bayesian Machine Learning in constraining cosmological models
从贝叶斯机器学习和字符串沼泽地标准之间的相互作用中获得对暗能量主导的宇宙的约束。这里的方法不同于以往的研究，因为在生成过程中使用沼泽标准，只有后来，拟合的结果进行验证，通过使用观测数据集。基于生成过程的贝叶斯学习方法应用于两个模型，并通过可用的$H(z)$数据验证结果。对于第一个模型，参数化的哈勃常数被认为是，第二，参数化的减速参数。这项研究的动机是最近的一项工作，其中限制字符串沼泽标准已获得高斯过程和$H(z)$数据。然而，这里获得的结果完全独立于观测数据，并允许估计宇宙的高红移行为将如何影响低红移行为。此外，这两个参数化的生成过程中，哈勃和减速参数，是独立的暗能量模型。结果，无论是数据和暗能量模型无关，可能会突出，在未来，沼泽地的边界为低红移宇宙，并有助于开发新的弦理论驱动的暗能量模型。所考虑的弦沼泽地标准可能与最近的观测结果相矛盾，这些观测结果表明幽灵暗能量不可能存在于沼泽地中。最后，当场的穿越范围在$z\in[0,5]$红移范围内时，观察到暗能量状态方程参数的自发符号转换，这是一个值得注意的现象，需要进一步分析。
Bayesian and frequentist perspectives agree on dynamical dark energy
利用DESI重子声学振荡数据与Planck等数据，频率学派轮廓似然对暗能量参数w0, wa的约束与贝叶斯结果高度一致，且数据内部不一致性在动态暗能量模型下得到解决。
Bayesian sensitivity of binary pulsars to ultra-light dark matter
本文提出两步贝叶斯方法，半解析计算双脉冲星对所有质量超轻暗物质的灵敏度并合并多双星观测，发现下一代射电设施在约10^-21 eV质量范围内可超越太阳系约束。
Bayesian model selection on Scalar $ε$-Field Dark Energy
本文的主要目的是分析最小耦合标量场-- quintessence和phantom --作为解释宇宙加速膨胀的主要候选者，并将其观测值与当前的宇宙学观测值进行比较;作为副产品，我们介绍了它的Python模块。这项工作包括一个参数$ε$，它允许在同一分析中合并精华和幻影字段。到目前为止所包括的势的例子是$V(ϕ)=V_0ϕ^μe^{βϕ^α}$和$V(ϕ)=V_0(\cosh(αϕ)+β)$，其中$α$、$μ$和$β$是自由参数，但是该分析可以容易地扩展到任何其他标量场势。除了场分量和物质的标准含量之外，该研究还结合了空间曲率（$Ω_k$）的贡献，因为它一直是最近研究的焦点。该分析包含最新的数据集以及嵌套采样器，以生成后验分布以及贝叶斯证据，从而允许执行模型选择。在这项工作中，我们约束参数空间描述的两个通用的潜力，并在几个组合中，我们发现，最适合目前的数据集是由一个模型稍微有利于与潜在的$V(ϕ)=V_0ϕ^μe^{βϕ}$与$β=0.22\pm 1.56$，$μ= -0.41\pm 1.90$，和轻微的负曲率$Ω_{k,0}=-0.0016\pm0.0018$，它提出了$1.6σ$从标准的$Λ$ CDM模型的偏差的精华字段。尽管该势能包含三个额外参数，但贝叶斯证据$\mathcal{B}_{Λ, ϕ} =2.0$无法区分该模型与具有曲率的$Λ$ CDM（$Ω_{k,0}=0.0013…
Markov Walk Exploration of Model Spaces: Bayesian Selection of Dark Energy Models with Supernovae
本文提出基于马尔可夫随机游走探索整个模型空间的方法，利用对数证据比进行贝叶斯模型选择，并应用于基于超新星距离-红移关系数据选择暗能量状态方程多项式。
Reconstruction of the Dark Energy equation of state
现代宇宙学的主要挑战之一是研究宇宙中暗能量的性质。这种组分的性质通常被概括为具有（潜在的）时间依赖性状态方程参数$w(z)$的理想流体。我们通过对目前的宇宙学观测进行贝叶斯分析，研究了这个参数随红移的演化。我们模拟的时间演化为分段线性红移之间的“节点”，其$w$值和红移是允许变化的。通过贝叶斯证据选择最佳节点数。通过这种方式，我们既可以确定当前数据支持的复杂性，又可以定位$w(z)$中存在的任何特征。我们比较这种基于节点的重建与一些以前研究得很好的参数化：Chevallier-Polarski-Linder（CPL），Jassal-Bagla-Padmanabhan（JBP）和Felice-Nesseris-Tsujikawa（FNT）。通过比较所有这些模型的贝叶斯证据，我们发现了一个迹象，对可能的时间依赖性的暗能量状态方程。同样值得注意的是，当与简单的宇宙学常数$w=-1$相比时，CPL和JBP模型非常不利，而FNT只是明显不利。我们发现，我们的基于节点的重建模型是稍微不利的$Λ$ CDM模型。
Bayesian Forecasts for Dark Matter Substructure Searches with Mock Pulsar Timing Data
暗物质的子结构，如原始黑洞（PBH）和轴子微团簇，由于引力效应，可以在脉冲星定时阵列（PTA）测量中引起相移。为了获得一个更现实的预测，这样的模型的暗物质与PTA的可探测性，我们提出了一个贝叶斯推断框架来搜索PBH产生的相移和模拟PTA数据进行分析。对于大多数PBH质量的暗物质丰度的限制同意与以前的（频率论）分析（没有模拟数据）$\mathcal{O}(1)$因素。这进一步激发了利用平方公里阵列对质量范围从$10^{-8}\,M_{\odot}$到远高于$10^2\,M_{\odot}$的PBH（和密集的小尺度结构）的专门搜索。此外，利用更乐观的定时参数集，预测未来的PTA将PBH约束到$10^{-11}\,M_{\odot}$。最后，我们讨论了背景的影响，如超大质量黑洞合并，探测前景，建议未来的计划，以分离暗物质信号从其他天体物理来源。
Dynamic or Systematic? Bayesian model selection between dark energy and supernova biases
研究通过贝叶斯方法比较暗能量模型，发现低红移Ia型超新星的亮度偏移影响了模型选择结果，同时测试了嵌套桥采样与序列蒙特卡洛方法计算贝叶斯因子的可行性。
Crossing Statistic: Bayesian interpretation, model selection and resolving dark energy parametrization problem
通过引入交叉函数和超参数，我证明了交叉统计量的贝叶斯解释[1]可以平凡地用于宇宙学模型中的模型选择。在这种证伪宇宙学模型的方法中，不需要将它与其他模型进行比较，也不需要假设任何特定形式的宇宙学量的参数化，如光度距离、哈勃参数或暗能量的状态方程。相反，交叉函数的超参数作为正确和错误模型之间的鉴别器。使用这种方法，人们可以伪造任何假设的宇宙学模型，而不把先验知识放在宇宙的基本实际模型及其参数上，从而解决了暗能量参数化的问题。它也将被证明，该方法的内在分散的数据的敏感性是小的，这是另一个重要的特点，该方法在测试宇宙学模型处理具有高不确定性的数据。
Bayesian inference of dark matter voids in galaxy surveys
我们应用BORG算法的斯隆数字巡天数据发布7主要样本星系。该方法的结果在物理推断的初始密度场在一个比例因子$a~=~10^{-3}$，演化引力的观测密度场在一个比例因子$a~=~1$，并提供了一个准确的量化相应的不确定性。在这些结果的基础上，我们产生了一组约束实现目前的大规模暗物质分布。作为一个物理说明，我们应用了一个空洞识别算法。以这种方式，我们访问由推断的暗物质场定义的空洞，而不是由星系，大大减轻了由于示踪剂的稀疏性和偏差的问题。此外，使用全尺寸的物理密度场产生的统计不确定性在空洞目录急剧减少。这些新的星表是与其他宇宙学探测器互相关的增强数据集。
Fast shimming algorithm based on Bayesian optimization for magnetic resonance based dark matter search
针对磁共振暗物质搜索中磁场均匀性优化耗时的问题，提出基于贝叶斯优化的快速匀场算法，在CASPEr装置上约30次迭代实现亚10 ppm均匀性。
Self-Interacting Dark-Matter Spikes and the Final-Parsec Problem: Bayesian constraints from the NANOGrav 15-Year Gravitational-Wave Background
本文通过贝叶斯分析，研究自相互作用暗物质尖峰对解决最终Parsec问题的作用，并与NANOGrav数据对比，验证其在引力波背景中的有效性。
Bayesian model selection without evidences: application to the dark energy equation-of-state
提出了一种贝叶斯模型选择的方法，而不需要明确地计算证据，通过使用组合似然并引入整数模型选择参数$n$，使得贝叶斯因子或更一般地后验比值比可以直接从$n$的后验中读出。如果所考虑的模型的总数是先验指定的，则模型的全联合参数空间$(θ, n)$具有固定的维度，并且可以使用标准的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）或嵌套采样方法来探索，而不需要可逆跳MCMC技术。$n$上的后验通过直接边缘化获得。我们证明了我们的方法的有效性，应用到几个玩具模型。然后，我们将其应用到约束的暗能量状态方程使用自由形式的重建技术。我们发现，$Λ$ CDM是显着优于所有的扩展，包括简单的$w(z){=}{\rm constant}$模型。
Bayesian analysis of a Unified Dark Matter model with transition: can it alleviate the $H_{0}$ tension?
本文通过贝叶斯分析统一暗物质模型，利用Pantheon、Planck和SH0ES数据，发现转变红移约2.85时可缓解哈勃张力约1.5σ，并强调绝对星率先验的重要性。
Bayesian analysis for rotational curves with $\ell$-boson stars as a dark matter component
本研究利用低表面亮度星系旋转曲线，修改SimpleMC代码开展贝叶斯分析，推断作为暗物质组分的ℓ-玻色星参数，发现多数星系数据更支持多态情形，且其标量场质量略高于基态。
Constraining the primordial black hole scenario with Bayesian inference and machine learning: the GWTC-2 gravitational wave catalog
原始黑洞（PBH）可能形成于宇宙早期，并且可能至少包含一部分暗物质。使用最近发布的GWTC-2数据集从第三次观测运行的LIGO-Virgo合作，我们调查目前的观测是否与假设，即所有黑洞合并检测到的是原始起源兼容。我们在基于深度学习技术的分层贝叶斯推断框架内约束PBH形成模型，为这些模型的独特特征找到最佳拟合值，包括PBH初始质量函数，PBH在暗物质中的比例以及吸积效率。在GWTC-2数据集中存在几个旋转的双星有利于PBH吸积和旋转的情况。我们的研究结果表明，PBH可能只包括一小部分小于$0.3 \%$的总暗物质，和预测的PBH丰度仍然是兼容的其他限制。
Constraining Dark Matter Parameters in the Lambda-CDM Framework: A Bayesian Comparison of Planck and DES Constraints
本文通过贝叶斯方法比较普朗克和DES数据集，发现ΛCDM模型在Ω_m和σ_8参数上存在显著张力，提示需更复杂的理论模型或系统误差处理。
Stellar Streams as Probes of Dark Halo Mass and Morphology: A Bayesian Reconstruction
潮汐流提供了一个强有力的工具，通过它可以研究其宿主星系的暗物质晕的物质分布。然而，分析并不简单，因为流并不描绘轨道，对于大多数流，特别是那些在外部星系，运动学信息是缺乏的。我们提出了一种方法，其中流适合与简单的校正可能的轨道的祖先，使用贝叶斯技术被称为并行回火，有效地探索参数空间。我们表明，它是可能的约束的形状的主机晕潜力或其密度分布只使用天空上的潮汐流的投影，如果主机晕被认为是轴对称的。通过添加运动学数据或主机的圆速度曲线的拟合数据，我们能够恢复的物质分布的其他参数，如其质量和轮廓。我们测试我们的方法在几个模拟的低质量恒星流，并探讨需要额外的数据的情况下。
A Bayesian view of the current status of dark matter direct searches
贝叶斯统计方法提供了一个简单而一致的框架，将不确定性纳入多参数推理问题。在这项工作中，我们应用这些方法来选择当前的直接暗物质搜索。我们认为最简单的情况下，自旋无关的弹性WIMP散射，并推断WIMP的质量和截面的实验数据与基本的系统不确定性折叠到分析。我们发现，当氙100的闪烁效率的不确定性已被占，由此产生的排除限制是没有足够的约束，以排除CoGeNT的首选参数区域，与以前的索赔。同样，我们还研究了天体物理不确定性对首选WIMP参数的影响。我们发现，在类的光滑和各向同性的WIMP速度分布，这是很难调和的DAMA和CoGeNT的首选区域，通过调整单独的天体物理参数。如果我们要求这些实验之间的兼容性，那么推断过程自然得出结论，DAMA的钠淬灭因子的高值是优选的。
Bayesian leave-one-out cross-validation for astrophysical model comparison using gravitational-wave background data
本文通过贝叶斯留一验证比较四个模型，探讨超大质量黑洞二元系统对脉冲星计时阵列引力波背景的影响，发现简化模型在所有频率区间表现更优。
Search for transient ultralight dark matter signatures with networks of precision measurement devices using a Bayesian statistics method
我们分析了采用分布式全球精密测量设备网络作为暗物质和奇异物理观测站的前景。特别是，我们认为全球定位系统（GPS）的原子钟，包括一个星座的32个中地球轨道卫星配备了铯或铷微波钟和一些地球上的接收站，其中一些采用高稳定的氢脉泽原子钟。近二十年来，高精度定时数据一直可用。通过分析卫星和地面原子钟数据，有可能搜索奇异物理学的瞬态特征，如“云团”暗物质和暗能量，有效地将GPS星座转化为50，000公里孔径传感器阵列。本文描述了GPS卫星原子钟的噪声特征，描述了基于贝叶斯统计的搜索方法，并使用模拟时钟数据对该方法进行了测试。我们提出了使用我们的方法预测的发现范围，并证明了它可以超过现有的限制，对于某些模型的几个数量级。该方法不仅适用于GPS或原子钟网络，也可应用于其它精密测量设备网络。
A Bayesian Perspective on Evidence for Evolving Dark Energy
本文通过贝叶斯模型比较发现，DESI DR2 BAO与Planck CMB数据组合下，ΛCDM模型比w0waCDM模型略优，但结合超新星数据后结果相反，指出数据集间矛盾的解决是动态暗能量偏好的主要原因。
Bayesian constraints on dark matter halo properties using gravitationally-lensed supernovae
本文应用分层贝叶斯方法对Ia型超新星观测数据进行分析，通过星系的引力透镜效应来限制超新星视线上星系暗物质晕的性质。使用嵌套采样算法{ \sc MultiNest}探索了暗物质晕参数的全联合后验分布，该算法还有效地计算了贝叶斯证据，从而促进了鲁棒的模型比较。我们首先证明了该方法的能力，通过将其应用到现实的模拟SNIa数据，基于真实的3年数据发布的超新星遗产调查（SNLS 3）。假设在我们的模拟中的晕参数的典型值，我们发现类似于现有SNLS 3数据集的目录不能检测透镜信号，但是包含大约三倍于SNIa的目录确实产生了两个晕模型的鲁棒和准确的参数约束和模型选择结果：截断奇异等温球（SIS）和Navarro-Frenk-White（NFW）配置文件，从而验证我们的分析方法。在真实SNLS 3数据的分析中，与以前的研究相反，我们只得到了一个非常边缘的检测透镜信号和弱约束的截断SIS模型的晕参数，虽然这些约束比从等效的模拟SNIa数据集得到的约束更严格。这种差异是由一个首选值的$η\approx 1$在假定的缩放律$σ\propto L^η$之间的速度色散和光度，这是略高于规范值的$η= \tfrac{1}{4}$和$η= \tfrac{1}{3}$的早期和晚期型星系，分别，并导致更强的透镜效应的晕。对于NFW模型，没有检测到透镜信号。
Reconstruction of the dark matter-vacuum energy interaction
真空能量和暗物质之间的相互作用是一种有趣的可能性，它可能提供一种解决宇宙学常数问题的方法。采用一般的处方之间的动量交换的两个黑暗的组件，我们重建$α(a)$，暗物质和真空能量之间的耦合强度的时间演化，在一个非参数贝叶斯方法使用组合观测数据集从宇宙微波背景，超新星和大尺度结构。真空能量和暗物质之间不断发展的相互作用消除了不同数据集之间的一些紧张关系。然而，在贝叶斯意义上，它并不优于$Λ$ CDM，因为拟合的改善不足以补偿参数空间的体积的增加。
Axio-Dilaton Dark Energy: A Dynamical Systems and Bayesian Inference Analysis
本文通过动力系统与贝叶斯推断，用SNe Ia、BAO和Planck 2018数据约束轴子-膨胀子暗能量模型，发现其虽能解释暗能量但仅略优于ΛCDM。
Evolution of dark energy reconstructed from the latest observations
我们重建的暗能量（DE）密度的演化使用非参数贝叶斯方法从最新的观测数据的组合。我们警告不要参数化DE的状态方程，因为它可以是奇异的修改后的重力模型，并使用它引入了一个偏见，防止负有效DE密度。我们发现一个$3.7σ$偏好的一个不断发展的有效DE密度与有趣的功能。例如，它在$z\lesssim0.7$的$Λ$ CDM预测附近振荡，并且在$z\gtrsim2.3$可能是负的;暗能量在多个红移处可以是无压的，并且在$0.1 \lesssim z\lesssim 0.2$处允许短时间的宇宙减速。我们进行重建的几个选择的先验，以及证据加权重建。我们发现，一些动态的功能，如DE密度的振荡行为，是由贝叶斯证据，这是一个积极的贝叶斯证据的动态DE的第一次检测支持。证据加权重建更倾向于在$(2.5\pm0.06)σ$显著性水平下的动态DE。
Bayesian technique to combine independently-trained Machine-Learning models applied to direct dark matter detection
本研究将TMNRE机器学习技术用于暗物质直接探测数据的贝叶斯分析，实现模块化组合多数据集且无需重训练，速度提升数个数量级，经氙实验WIMP暗物质案例验证后，推出实现该分析的Python包CADDENA。
Probing dynamics of dark energy with latest observations
我们检验了$Λ$ CDM模型的有效性，并利用最新的天文观测资料对暗能量的动力学进行了探索。使用$Om(z)$诊断，我们发现不同类型的观测数据在$Λ$ CDM框架内处于紧张状态。然后，我们允许暗能量的动力学和调查的约束暗能量参数。我们发现，对于两种不同类型的状态方程参数$w$的参数化，目前的数据的组合温和地有利于一个不断发展的$w$，虽然意义是不够的贝叶斯证据支持。DESI调查的预测表明，暗能量的动力学可以检测到在$7σ$的置信水平，并将决定性地支持贝叶斯证据，如果最佳拟合模型的$w$来自当前的数据是真正的模型。
A Complete Spectroscopic Survey of the Milky Way satellite Segue 1: Dark matter content, stellar membership and binary properties from a Bayesian analysis
我们介绍了一个全面的分析，多历元恒星的视线速度，以确定银河系的超微弱卫星的固有速度色散。我们的方法包括一个同时贝叶斯分析的成员资格概率和二进制轨道运动的贡献，观察到的速度分散在一个14参数的可能性。将我们的方法应用于Segue 1矮星系，得到Segue 1是一个高概率的暗物质主导星系，其内禀速度色散为3.7^{+1.4}-1.1} km/sec.产生这种色散所需的暗物质晕必须在一个包含星系一半恒星光度的球体内具有2.5^{+4.1}_{-1.9}太阳质量/pc ^3的平均密度。这是本星系群中最高密度的暗物质。我们的研究结果表明，Segue 1中的恒星中有很大一部分可能是双星，其最可能的平均周期接近10年，但也与太阳附近180年的平均周期一致。尽管如此，Segue 1是一个具有观测到的双星轨道运动引起的速度色散的束缚星团的可能性，在大于99%C. L.的多历元恒星速度数据中是不支持的。最后，我们的处理产生了一个投影的（二维）半光半径为28^{+5}_{-4} pc的Segue 1的恒星轮廓，在良好的协议与测光测量。
Bayesian Implications of Current LHC Supersymmetry and Dark Matter Detection Searches for the Constrained MSSM
我们调查的影响，最近的限制从大型强子对撞机搜索超对称性和直接和间接搜索暗物质的约束最小超对称标准模型（CMSSM）的参数空间的全局贝叶斯推断。特别是，我们应用最近的排除限制CMS α_T分析的1.1/fb的积分亮度，当前的直接检测暗物质的限制从氙100，以及最近的实验限制从银河系的矮球状卫星星系的费米望远镜的γ射线通量，除了更新值的其他非大型强子对撞机的实验约束。我们扩展了扫描参数的范围，以包括焦点/双曲分支区域的显著部分。虽然我们证实了先前的结论，目前LHC的限制提供了最强的约束模型的参数，我们也发现，当不确定性不处理在一个过于保守的方式，从矮椭球的新的界限有权力显着约束的焦点/双曲分支区域。它们的效果与XENON 100相当，如果不是更强的话。我们进一步分析了南极86弦IceCube+DeepCore配置中一年投影灵敏度对太阳中微子通量的影响。我们表明，预计在IceCube和DeepCore的未来几个月内，来自太阳的中微子数据有可能进一步限制独立于LHC的参数空间的同一区域，并可以为模型提供额外的研究能力。
Bayesian cosmic density field inference from redshift space dark matter maps
我们提出了一个自洽的贝叶斯形式主义采样的原始密度场兼容的一组暗物质密度示踪剂宇宙演化后观察到的红移空间。以前的工作密度重建没有自洽地考虑红移空间失真或包括一个额外的迭代失真校正步骤。我们在这里提出的解析解的相干流内的哈密顿蒙特卡罗后采样的原始密度场。我们测试我们的方法内的Zel'dovich近似，也提出了一个解析解，包括潮汐场和球形崩溃的小尺度上使用增广拉格朗日摄动理论。我们所得到的重建领域是各向同性的，他们的功率谱是无偏的相比，我们的模拟观测定义的真实的。在定义暗物质密度场和优化哈密顿运动方程中的时间步长时，引入了关于质量分配核的新算法实现。我们的算法，被称为条形码，有望特别适合于分析暗物质宇宙网的规模下降到几兆秒差距。这种大尺度结构是由观测到的星系团的空间分布所暗示的--例如从X射线、SZ或弱透镜巡天获得的--以及由莱曼α森林采样的星系际介质的空间分布，甚至可能是由深氢强度测绘获得的。在这些情况下，维里化运动是可以忽略的，示踪剂不能被建模为点状物体。它可以在所有这些情况下使用的重子声学振荡重建算法。
Classifying Modified Gravity and Dark Energy Theories with Bayesian Neural Networks: Massive Neutrinos, Baryonic Feedback, and the Theoretical Error
本研究扩展贝叶斯宇宙学网络BaCoN纳入有质量中微子与重子反馈效应，优化理论误差处理，在EuclidEmulator2功率谱上训练的BNN分类器达约95%准确率，助力第四阶段星系巡天的宇宙学信息提取。
Sparse Bayesian mass-mapping with uncertainties: hypothesis testing of structure
质量映射的一个关键方面，通过弱透镜，是量化重建过程中引入的不确定性。迄今为止，对这些错误的适当解释在很大程度上被忽视了。我们提出了一种新的方法来重建最大后验（MAP）收敛映射，制定了一个无约束的贝叶斯推断问题与拉普拉斯型l1-范数稀疏促进先验，我们通过凸优化解决。以这种方式接近质量映射使我们能够利用概率集中理论的最新发展来推断我们的MAP重建的理论保守的不确定性，而不依赖于高斯假设。第一次，这些方法使我们能够进行假设检验的结构，从它是可能的，以区分物理对象和文物的重建。在这里，我们提出了这种新的形式主义，模拟演示的方法，然后将开发的形式主义的阿贝尔-520集群的两个观测数据集。阿贝尔-520星表的最初重建报告了一个异常的“暗核”的检测-一个没有光学对应物的过密区域-这被认为是自相互作用暗物质的证据。在我们的贝叶斯框架中，我们发现阿贝尔-520数据集都不能以99%的置信度最终确定这种暗核的物理性。然而，在这两种情况下，恢复的MAP估计是一致的两组数据。
Bayes and present dark matter direct search status
最近，在暗物质直接探测领域有一个巨大的活动，CoGeNT和CRESST的过量报告以及DAMA/Libra的年度调制信号和XENON 100的强排斥束缚。我们分析这些结果的框架内的贝叶斯推断和证据。事实上，贝叶斯方法非常适合边缘化实验系统学和背景。我们给出了核上自旋无关相互作用的结果，特别注意低暗物质质量区域和实验之间的兼容性。在同一静脉，我们也调查的影响天体物理的不确定性的WIMP首选参数空间内的类各向同性暗物质速度分布。
Reconstructing dark matter distribution with peculiar velocities: Bayesian forward modelling with corrections for inhomogeneous Malmquist bias
我们提出了一个前向建模的速度场重建算法，只使用特殊的速度数据进行质量密度场的重建。我们的方法始终占的非齐次Malmquist偏差使用沿视线的分析积分。通过模拟测试我们的方法，我们表明，我们的方法给出了一个无偏重建的速度场。我们发现，不考虑不均匀的Malmquist偏差可能会导致显着的偏差，在向前建模重建。我们将我们的方法应用到一个由SFI++和2 MTF Tully-Fisher星表以及A2超新星汇编组成的特殊速度数据集上，从而获得了一个新的局部宇宙速度重建。我们的速度重建具有与理论预期一致的宇宙学功率谱。此外，我们通过后验分布的样本获得重建的不确定性的完整描述。我们验证我们的速度重建的本地宇宙进行比较，使用2 M ++星系目录的独立重建，获得良好的协议之间的两个重建。使用贝叶斯模型的比较，我们发现，我们的速度模型的性能优于自适应核平滑速度相同的特殊速度数据。然而，我们的速度模型不执行以及从2 M ++星系目录的速度重建，由于稀疏和噪声的性质，独特的速度示踪剂样本。这里提出的方法提供了一种方法，包括特殊的速度数据的初始条件重建框架。
Global analyses of Higgs portal singlet dark matter models using GAMBIT
我们提出了有效的希格斯门暗物质模型在频率论和贝叶斯统计框架的全球分析。作为对标量希格斯门的早期研究的补充，我们使用GAMBIT来确定具有矢量、马约拉纳和狄拉克费米子暗物质的模型的优选质量和耦合范围。我们还使用贝叶斯模型比较评估了所有四种模型的相对可靠性。我们的分析包括最新的似然函数的暗物质遗迹密度，看不见的希格斯衰变，并直接和间接搜索弱相互作用的暗物质，包括最新的XENON1T数据。我们还占重要的不确定性所产生的局部密度和速度分布的暗物质，直接检测相关的核矩阵元素，和标准模型的质量和耦合。在所有的希格斯门模型中，我们找到了可以解释所有暗物质的参数区域，并对所有数据进行了很好的拟合。矢量暗物质的情况需要最多的调整，因此从贝叶斯的观点来看稍微不利。在费米子暗物质的情况下，我们发现一个强烈的偏好，包括CP违反阶段，允许抑制直接检测实验的约束，有利于CP破坏的顺序为100：1的赔率。最后，我们提出了DDCalc 2.0.0，用于计算任意非相对论有效算子的直接检测观测值和似然性的工具。
A Global Analysis of Dark Matter Signals from 27 Dwarf Spheroidal Galaxies using 11 Years of Fermi-LAT Observations
本研究利用11年Fermi-LAT数据对27个矮椭球星系进行暗物质信号全局分析，未发现信号，排除了银河系中心超出的参数，并提供了最严格的截面上限。
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