BNNによるGRBのモデル非依存な較正

ベイジアンニューラルネットワークを用いてガンマ線バーストをモデル非依存に較正し、高赤方偏移における宇宙論的制約を評価した。

• 背景宇宙モデルを仮定せずにアマーティ関係を較正した。
• ベイジアンニューラルネットワークと複数の尤度関数を適用した。
• 赤方偏移9.4に到達するハッブルダイアグラムを構築した。
• 将来の観測データに基づく強力なモデル識別能力を示した。

原文タイトル: Model-independent calibration of gamma-ray bursts with Bayesian neural networks

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