修正重力の非線形効果を高精度に模倣するNNエミュレータの開発

修正重力理論における非線形物質パワースペクトルの高コストな計算を代替するため、ニューラルネットワークエミュレータを構築した。1.5%以内の誤差精度を達成し、MCMC解析等を通じた高い信頼性と実用性を実証した。

• 修正重力理論の非線形パワースペクトル計算の高さが多次元探索の課題であった。
• CosmoPowerを用い約90万サンプルで訓練したニューラルネットワークエミュレータを構築した。
• 参照計算に対し1.5%以内の再現精度を達成し、MCMC解析でも正確な結果を得た。
• モデル識別や将来の観測データ解析（DESI+CSST等）への適用可能性を示した。

原文タイトル: Emulating the nonlinear effects of modified gravity on the matter power spectrum for reconstruction

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