在整个宇宙学模拟中，初始条件中的物质密度场的性质对今天形成的结构的特征具有决定性的影响。在本文中，我们使用随机森林分类算法来推断暗物质颗粒是否追溯到初始条件，最终将在肿块上高于一些阈值的暗物质卤素。该问题可能被构成为二进制分类任务，其中物质密度字段的初始条件映射到由光环发现者程序提供的分类标签。我们的研究结果表明，随机森林是有效的工具，无法在不运行完整过程的情况下预测宇宙学模拟的输出。在将来可能使用这些技术来降低计算时间并更有效地探索不同暗物质/暗能候选对宇宙结构的形成的影响。
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bump狩猎与样本空间中的发现有意义的数据子集，称为颠簸。这些传统上被认为是基础密度函数图中的模态或凹区域。我们根据概率密度的曲率功能定义抽象的凸起构建体。然后，我们探讨了涉及衍生物最高到二阶的几种替代特征。特别是，在多元案例中提出了适当的善良和加斯金斯原始凹凸凹凸的实施。此外，我们将探索性数据分析概念（如平均曲率和拉普拉斯人）在应用域中产生良好结果。我们的方法可以通过插件内核密度估计器来解决曲率功能的近似。我们提供了理论上的结果，以确保在Hausdorff距离内的凸界边界的渐近一致性，并具有负担得起的收敛速度。我们还提出了渐近有效且一致的置信区域边界曲率凸起。该理论通过NBA，MLB和NFL的数据集的体育分析中的几种用例来说明。我们得出的结论是，不同的曲率实例有效地结合了以产生洞察力的可视化。
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