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Nov, 2017
从暗物质分布估算宇宙学参数
Estimating Cosmological Parameters from the Dark Matter Distribution
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Siamak Ravanbakhsh, Junier Oliva, Sebastien Fromenteau, Layne C. Price, Shirley Ho...
TL;DR
利用深度三维卷积神经网络和分布回归框架,研究了通过宇宙物质分布直接估算宇宙学参数的方法,并表明机器学习技术在某些情况下可以胜过基于宇宙学模型的极大似然点估计,这为更高精度的估算宇宙学参数开辟了道路。
Abstract
A grand challenge of the 21st century cosmology is to accurately estimate the
cosmological parameters
of our Universe. A major approach to estimating the
cosmological parameters
is to use the
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