U-Netによる宇宙論的クロス相関の最適化

U-Netを活用して非ガウス的な宇宙論的場から高次相関情報を抽出し、解析精度を向上させる手法の提案と評価。

• 従来の手法では捉えきれない宇宙論的場の非ガウス情報を機械学習で活用する。
• ペアとなるシミュレーション場を用いて1次元U-Netの訓練と評価を実施した。
• 対数正規場において線形推定量よりも高い相関を達成し性能向上を確認した。
• U-Netがパワースペクトルを超える相関関連情報を抽出できることを示した。

原文タイトル: Optimal cosmological cross-correlation analysis with U-Net-based processing

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