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利用深度学习从部分天空重建全天 CMB $\bf{E}$ 和 $\bf{B}$ 模功率谱并消除 $\bf{E}$ 到 $\bf{B}$ 泄漏

Reconstruction of full sky CMB $\bf{E}$ and $\bf{B}$ modes spectra removing $\bf{E}$-to-$\bf{B}$ leakage from partial sky using deep learning

Srikanta Pal, Rajib Saha

备注：
24 pages, 13 figures
发表信息：
J. Astrophys. Astron. 44 (2023) 84
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AI总结：

本文提出用 CNN 从含噪部分天空 CMB 偏振谱重建全天 $E$、$B$ 模谱，在两种掩膜下消除 $E$ 到 $B$ 泄漏并保留宇宙方差与统计特性。

摘要：

对宇宙微波背景（CMB）偏振功率谱进行不完整天空分析时，面临的一个主要问题是 $E$ 模与 $B$ 模之间的泄漏。我们提出一种机器学习方法，在存在探测器噪声的情况下，利用卷积神经网络（CNN）消除这种 $E$ 到 $B$ 泄漏。对于 $N_{\rm{side}}=256$，CNN 根据部分天空功率谱预测多极矩 $2\leq\ell\leq384$ 范围内的全天 $E$ 模和 $B$ 模功率谱。我们使用张量-标量比 $r=0.001$ 来模拟 CMB 偏振图。训练 CNN 时，我们使用了 $10^5$ 个全天目标功率谱，以及同等数量的、由模拟图得到的受噪声污染的部分天空功率谱。在分别针对两个掩膜进行训练后，CNN 对这两个分别覆盖约 $80\\%$ 与约 $10\\%$ 天空面积的掩膜均表现良好。对于所假定的理论 $E$ 模和 $B$ 模功率谱，预测得到的全天 $E$ 模和 $B$ 模功率谱与相应目标功率谱吻合良好，其均值也与理论功率谱一致。CNN 保留了每个多极矩处的宇宙方差，有效消除了部分天空 $E$ 模和 $B$ 模功率谱的相关性，并保留了目标的全部统计特性，从而在所选择的理论模型中避免了所谓的 $E$ 到 $B$ 泄漏问题。

英文摘要：

Incomplete sky analysis of cosmic microwave background (CMB) polarization spectra poses a major problem of leakage between $E$- and $B$-modes. We present a machine learning approach to remove this $E$-to-$B$ leakage using a convolutional neural network (CNN) in presence of detector noise. The CNN predicts the full sky $E$- and $B$-modes spectra for multipoles $2 \leq \ell \leq 384$ from the partial sky spectra for $N_{\rm{side}} = 256$. We use tensor-to-scalar ratio $r=0.001$ to simulate the CMB polarization maps. We train our CNN using $10^5$ full sky target spectra and an equal number of noise contaminated partial sky spectra obtained from the simulated maps. The CNN works well for two masks covering the sky area of $\sim 80\%$ and $\sim 10\%$ respectively after training separately for each mask. For the assumed theoretical $E$- and $B$-modes spectra, predicted full sky $E$- and $B$-modes spectra agree well with the corresponding target spectra and their means agree with theoretical spectra. The CNN preserves the cosmic variances at each multipole, effectively removes correlations of the partial sky $E$- and $B$-modes spectra, and retains the entire statistical properties of the targets avoiding the problem of so-called $E$-to-$B$ leakage for the chosen theoretical model.

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。

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