測光超新星宇宙論のためのシミュレーションベース推論

測光赤方偏移や超新星の分類不確実性を考慮しつつ、ニューラルシミュレーションベース推論を用いて宇宙論パラメータを効率的に推定する新しい統計的枠組みを提案している。

• 次世代の大規模サーベイに向けた、測光Ia型超新星宇宙論のための新しい統計的枠組みを提案した。
• 階層的ベイズモデリングと正規化流によるニューラル尤度推定を組み合わせ、同時推論を実現した。
• 再訓練なしで異なる宇宙論パラメータへの適用や効率的なベイズモデル比較を可能にした。
• シミュレーションテストにより、真のパラメータを良好に復元できることを示した。

原文タイトル: 2Flow2SN: Dusty Supernova Cosmology with Photometric Redshifts and Contamination using Neural Simulation-Based Inference

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