Bayesian Inference of Primordial Magnetic Field Parameters from CMB with Spherical Graph Neural Networks
Juan Alejandro Pinto Castro, Héctor J. Hortúa, Jorge Enrique García-Farieta and Roger Anderson Hurtado
深度学习已经成为现代宇宙学的变革方法,提供了强大的工具,从复杂的天文数据集中提取有意义的物理信息。 本文实现了一个新的贝叶斯图深度学习框架,用于直接从模拟宇宙微波背景(CMB)地图中估计原始磁场(PMF)宇宙学中的关键宇宙学参数。 我们的方法利用DeepSphere,这是一种球形卷积神经网络架构,专门用于通过HEALPix像素化来尊重CMB数据的球形几何。 为了超越确定性点估计并实现强大的不确定性量化,我们将贝叶斯神经网络(BNN)集成到框架中,捕获反映模型对其预测的信心的可评价性和认识论不确定性。 拟议的方法表现出卓越的性能,在磁参数估计方面达到R^2得分超过0.89。 我们通过后期训练技术(包括Variance Scaling和GPNormal)进一步获得经过良好校准的不确定性估计。 这个集成的 DeepSphere-BNNs 框架不仅提供了具有 PMF 贡献的 CMB 地图的精确参数估计,而且还提供了可靠的不确定性量化,为精密宇宙学时代的稳健宇宙学推理提供了必要的工具。
Deep learning has emerged as a transformative methodology in modern cosmology, providing powerful tools to extract meaningful physical information from complex astronomical datasets. This paper implements a novel Bayesian graph deep learning framework for estimating key cosmological parameters in a primordial magnetic field (PMF) cosmology directly from simulated Cosmic Microwave Background (CMB) maps. Our methodology utilizes DeepSphere, a spherical convolutional neural network architecture spe...