May, 2008

应用自适应网格的贝叶斯强引力透镜建模：在星系中客观探测物质亚结构

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TL;DR介绍一种新的自适应全贝叶斯网格方法，用于建模具有扩展图像的强引力透镜，通过高倍率放大的弧和爱因斯坦环的效应来量化大质量星系中的明亮和暗质量亚结构水平，并使用拟合广义线性模型的贝叶斯惩罚函数去修正潜在的网格潜在的亚结构，实现源和潜在的正则化多样性的客观评估；基于 Nested-Sampling 技术，实现了对所有的非线性质量模型参数的误差量化，能将不同的势能模型根据边缘化证据进行客观排名，其精度能检测 Einstein 环上质量大于等于 10 ^ 7 太阳质量的扰动。
发现论文，激发创造
  • 基组法引导的引力透镜建模

    本文提出基于万能基组的强透镜建模方法，使用高性能蒙特卡罗算法，桥接参数化与像素化重建方法的差距，可发现镜中和源面的亚结构，跨度范围宽，为大规模强透镜天体观测提供了新方法。

    Apr, 2015

  • 机器学习推断强透镜中的子暗物质结构统计特性

    本文介绍了如何利用重力透镜系统中弱摄动的扰动来推测暗物质亚结构的存在与性质，并给出了基于相关参数进行 相关概率比率实验数据的仿真分析结果。

    Sep, 2019

  • AutoLens: 强透镜的光线、质量和源的自动建模

    AutoLens 是第一个完全自动化的激光束强引力透镜建模套件，采用无定形的方法来适应透镜源的固有属性，并使用贝叶斯模型比较自动地选择光质量和质量模型的复杂程度，使得能够精确地导出适用于现实数据的光源、质量和源轮廓。

    Aug, 2017

  • 使用连续神经场进行强引力透镜源重建

    研究使用神经网络在高分辨率镜像数据上模拟暗物质、远距离星系光学扭曲等，以解答宇宙学中的一些大问题。

    Jun, 2022

  • 使用强引力透镜推断 z=0.2 处冷暗物质亚结构质量函数

    研究了 11 个引力透镜星系中的星系亚结构，发现除了系统 SDSS J0956 + 5110 中的一个亮卫星外，没有发现质量块。通过这些非检测结果，结合先前在 SDSS J0946 + 1006 中的检测结果，我们得出了大质量类星体寄主星系的亚结构质量函数的约束条件，并进行贝叶斯推断得出其坡度和平均投影亚结构质量分数。其中，推断出的亚结构分数与 CDM 模拟的期望值相一致。

    May, 2014

  • 直接探测暗物质次结构

    基于引力透镜的天体，我们设计了一种方法来测量卫星晕的丰度，这种方法被应用于 7 个透镜系统的样本中。经过使用蒙特卡罗模拟验证该方法后，我们发现亚结构占典型透镜星系质量的 f = 0.02（中位数，0.006 <f <0.07，置信度为 90％），与 CDM 模拟的预测非常吻合。我们估计卫星天体的特征临界半径为 0.0001<b/arcsec<0.006（置信度为 90％）。对于质量函数 dn /dM M ^ x，其中 x =-1.8 且 M_l < M <M_h，临界半径提供了一种估计上限质量为 10 ^6Msun <M_h <10 ^9Msun 。我们的测量确认了 CDM 模型的一般预测，并可能避免使用 CDM 的替代方案，如暖暗物质或自相互作用暗物质的需要。

    Nov, 2001

  • 利用卷积神经网络在暗能量调查中搜索强透镜系统

    使用卷积神经网络从第一批 Dark Energy Survey（DES）数据中筛选出强引力透镜系统的候选物，包括 405 个透镜候选物和 539 个可用于训练 CNNs 的环状星系候选物，并构建自动化建模管道来对 52 个有单个偏转器的系统进行建模。

    Aug, 2021

  • 神经得分估计的概率质量映射

    利用贝叶斯统计学、分析理论和基于神经得分匹配的深度生成模型的方法，构建一个高效的方法来进行弱引力透镜质量绘制，从而精确重建 HST/ACS COSMOS 领域的收敛地图。

    Jan, 2022

  • 在星系团中观测到小尺度引力透镜过多

    利用宇宙学模拟研究了暗物质和发光物质在星系团等密集宇宙环境中的相互作用。使用观测到的引力透镜现象测试并表征星系团中的小尺度暗物质分布，发现观测到的团簇物质结构比暗物质模拟所预测的更加有效，我们认为这可能是由于模拟存在系统问题或对暗物质属性的错误假设导致的。

    Sep, 2020

  • 半线性引力透镜反演

    本文提出了一种针对像素化光源的引力透镜图像分析新方法，并表明仅需建模质量分布所需的参数即可实现去卷积像素化源光分布的计算，这大大简化了寻找数据最小卡方拟合和加速反演的步骤，并将该方法应用于模拟爱因斯坦环图像中，证明了其在无正则化和有正则化两种情况下的有效性。

    Feb, 2003