ASTROMYRY - 天体物体的职位和运动的精确测量 - 已成为一个有希望的大道，用于在我们的银河系中表征暗物质人口。通过利用基于仿真的推断和神经网络架构的最近进步，我们介绍了一种新的方法来搜索天球暗物质引起的天体辐射数据集中的重力透镜签名。我们基于神经似然比估计的方法显示出与基于两点相关统计的现有方法相比，与测量噪声相比，对冷暗物质人群的敏感性显着提高了敏感性。我们通过将其稳健而言，展示了我们的方法的真实可行性，并且在天体测量中预期的非普通建模以及未拼模型的噪声功能。这使得机器学习作为一种强大的工具，用于使用artromicric数据表征暗物质。

矮星系是小的，以暗物质为主导的星系，其中一些嵌入了银河系中。他们缺乏重型物质（例如，恒星和气体）使它们成为探测暗物质特性的完美测试床 - 了解这些系统中的空间暗物质分布可用于限制影响形成和进化的微物理暗物质相互作用我们宇宙中的结构。我们介绍了一种新方法，该方法利用基于模拟的推理和基于图的机器学习，以推断出恒星的可观察到的恒星重力与这些系统结合的可观察到的矮星系的暗物质密度曲线。我们的方法旨在解决基于动态牛仔裤建模的既定方法的一些局限性。我们表明，这种新颖的方法可以对暗物质概况施加更强的约束，因此，有可能权衡与暗物质晕圈小规模结构（例如核心核心差异）相关的一些持续的难题。

强烈的引力透镜已成为一种有前途的方法，用于探测亚半乳尺度上的暗物质模型。最近的工作提出了Subhalo有效密度斜率比常用的Subhalo质量功能更可靠。 subhalo有效密度斜率是一个独立于对基础密度曲线的假设的测量值，可以通过传统的采样方法来推断单个Subhalos。为了超越单个Subhalo测量，我们利用机器学习的最新进展，并引入神经似然比估计器来推断Subhalos人群的有效密度斜率。我们证明我们的方法能够利用多个Subhalos（内部和跨多个图像）的统计能力来区分不同Subhalo种群的特征。神经似然比估计量对传统抽样的估计值所需的计算效率可以实现对暗物质遗传的统计研究，并且特别有用，因为我们希望从即将进行的调查中涌入强镜头系统。

$ \ Texit {Fermi} $数据中的银河系中多余（GCE）的两个领先假设是一个未解决的微弱毫秒脉冲条件（MSP）和暗物质（DM）湮灭。这些解释之间的二分法通常通过将它们建模为两个单独的发射组分来反映。然而，诸如MSP的点源（PSS）在超微弱的极限中具有统计变质的泊松发射（正式的位置，预期每个来源平均贡献远低于一个光子），导致可能提出问题的歧义如排放是否是PS样或性质中的泊松人。我们提出了一种概念上的新方法，以统一的方式描述PS和泊松发射，并且刚刚从此获得的结果中获得了对泊松组件的约束。为了实现这种方法，我们利用深度学习技术，围绕基于神经网络的方法，用于直方图回归，其表达量数量的不确定性。我们证明我们的方法对许多困扰先前接近的系统，特别是DM / PS误操作来稳健。在$ \ texit {fermi} $数据中，我们发现由$ \ sim4 \ times 10 ^ {-11} \ \ text {counts} \ {counts} \ text {counts} \ text {counts} \ \ text {cm} ^ { - 2} \ \ text {s} ^ { - 1} $（对应于$ \ sim3 - 4 $每pL期望计数），这需要$ n \ sim \ mathcal {o}（ 10 ^ 4）$源来解释整个过剩（中位数价值$ n = \文本{29,300} $横跨天空）。虽然微弱，但这种SCD允许我们获得95％信心的Poissonian比赛的约束$ \ eta_p \ leq 66 \％$。这表明大量的GCE通量是由于PSS 。

基于采样的推理技术是现代宇宙学数据分析的核心;然而，这些方法与维度不良，通常需要近似或顽固的可能性。在本文中，我们描述了截短的边际神经比率估计（TMNRE）（即所谓的基于模拟的推断的新方法）自然避免了这些问题，提高了$（i）$效率，$（ii）$可扩展性和$ （iii）推断后的后续后续的可信度。使用宇宙微波背景（CMB）的测量，我们表明TMNRE可以使用比传统马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法更少模拟器呼叫的数量级来实现融合的后海后。值得注意的是，所需数量的样本有效地独立于滋扰参数的数量。此外，称为\ MEMPH {本地摊销}的属性允许对基于采样的方法无法访问的严格统计一致性检查的性能。 TMNRE承诺成为宇宙学数据分析的强大工具，特别是在扩展宇宙学的背景下，其中传统的基于采样的推理方法所需的时间级数融合可以大大超过$ \ Lambda $ CDM等简单宇宙学模型的时间。为了执行这些计算，我们使用开源代码\ texttt {swyft}来使用TMNRE的实现。

在2015年和2019年之间，地平线的成员2020年资助的创新培训网络名为“Amva4newphysics”，研究了高能量物理问题的先进多变量分析方法和统计学习工具的定制和应用，并开发了完全新的。其中许多方法已成功地用于提高Cern大型Hadron撞机的地图集和CMS实验所执行的数据分析的敏感性;其他几个人，仍然在测试阶段，承诺进一步提高基本物理参数测量的精确度以及新现象的搜索范围。在本文中，在研究和开发的那些中，最相关的新工具以及对其性能的评估。

从间接检测实验中寻找暗物质湮灭的间接检测实验的解释需要计算昂贵的宇宙射线传播模拟。在这项工作中，我们提出了一种基于经常性神经网络的新方法，可显着加速二次和暗物质银宇射线反滴角的模拟，同时实现优异的准确性。这种方法允许在宇宙射线传播模型的滋扰参数上进行高效的分析或边缘化，以便为各种暗物质模型进行参数扫描。我们确定重要的采样，具体适用于确保仅在训练有素的参数区域中评估网络。我们使用最新AMS-02 Antiproton数据在几种模型的弱相互作用的大规模粒子上呈现导出的限制。与传统方法相比，全训练网络与此工作一起作为Darkraynet释放，并通过至少两个数量级来实现运行时的加速。

我们提出了一种隐含的可能性方法，可以通过分散目录数据量化宇宙学信息，并作为图形组装。为此，我们使用模拟暗物质光环目录探索宇宙学的推断。我们采用最大化神经网络（IMNN）的信息来量化Fisher信息提取，这是图表的函数。我们a）在无噪声限制下，模块图结构对基础宇宙学具有高度敏感性，b）表明，通过比较传统统计，网络自动结合质量和聚类信息，c）证明图形神经网络仍然可以提取信息。当目录受到嘈杂的调查削减时，d）说明了如何将非线性IMNN摘要用作贝叶斯隐性可能性推断的渐近最佳压缩统计。我们在两点相关功能上，我们将$ \ omega_m，\ sigma_8 $参数约束降低了42倍，并证明网络自动组合质量和聚类信息，将关节$ \ omega_m，\ sigma_8 $参数约束减少42倍。 。这项工作利用了JAX中的图形数据的新IMNN实现，该实现可以利用数值或自动差异性。我们还显示，IMNNS成功地压缩了远离拟合网络的基准模型的模拟，这表明基于目录的分析中$ n $ point统计的有希望的替代方法。

The abundance of dark matter (DM) subhalos orbiting a host galaxy is a generic prediction of the cosmological framework, and is a promising way to constrain the nature of DM. In this paper, we investigate the use of machine learning-based tools to quantify the magnitude of phase-space perturbations caused by the passage of DM subhalos. A simple binary classifier and an anomaly detection model are proposed to estimate if stars or star particles close to DM subhalos are statistically detectable in simulations. The simulated datasets are three Milky Way-like galaxies and nine synthetic Gaia DR2 surveys derived from these. Firstly, we find that the anomaly detection algorithm, trained on a simulated galaxy with full 6D kinematic observables and applied on another galaxy, is nontrivially sensitive to the DM subhalo population. On the other hand, the classification-based approach is not sufficiently sensitive due to the extremely low statistics of signal stars for supervised training. Finally, the sensitivity of both algorithms in the Gaia-like surveys is negligible. The enormous size of the Gaia dataset motivates the further development of scalable and accurate data analysis methods that could be used to select potential regions of interest for DM searches to ultimately constrain the Milky Way's subhalo mass function, as well as simulations where to study the sensitivity of such methods under different signal hypotheses.

了解晕星连接是基本的，以提高我们对暗物质的性质和性质的知识。在这项工作中，我们构建一个模型，鉴于IT主机的星系的位置，速度，恒星群体和半径的位置。为了捕获来自星系属性的相关性及其相位空间的相关信息，我们使用图形神经网络（GNN），该网络设计用于使用不规则和稀疏数据。我们从宇宙学和天体物理学中培训了我们在Galaxies上的模型，从宇宙学和天体物理学与机器学习模拟（骆驼）项目。我们的模型，占宇宙学和天体物理的不确定性，能够用$ \ SIM 0.2欧元的准确度来限制晕群。此外，在一套模拟上培训的GNN能够在用利用不同的代码的模拟上进行测试时保留其精度的一部分精度。 GNN的Pytorch几何实现在HTTPS://github.com/pablovd/halographnet上公开可用于github上

机器学习在加强和加速寻求新基本物理学方面发挥着至关重要的作用。我们审查了新物理学的机器学习方法和应用中，在地面高能量物理实验的背景下，包括大型强子撞机，罕见的事件搜索和中微生实验。虽然机器学习在这些领域拥有悠久的历史，但深入学习革命（2010年代初）就研究的范围和雄心而产生了定性转变。这些现代化的机器学习发展是本综述的重点。

迄今为止，引力波发现的所有科学主张都依赖于候选观测值的离线统计分析，以量化相对于背景过程的重要性。 Ligo实验中这种离线检测管道中的当前基础是匹配的滤波器算法，该算法产生了基于信噪比的基于信噪比的统计量，用于对候选观测进行排名。现有的基于深度学习的尝试检测引力波，这些尝试在信号灵敏度和计算效率（计算效率）中都表现出了输出概率分数。但是，概率分数不容易集成到发现工作流程中，从而将深度学习的使用限制为迄今为止的非发现的应用程序。在本文中，引入了深度学习信噪比（DEEPSNR）检测管道，该检测管道使用了一种新方法来从深度学习分类器中生成信噪比排名统计量，从而为使用提供了第一个使用的基础在面向发现的管道中的深度学习算法。通过从第一次观察运行中识别二进制黑洞合并候选者与噪声源相对于噪声源来证明DeepSNR的性能。使用Ligo检测器响应的高保真模拟用于在物理观察物方面介绍深度学习模型的第一个灵敏度估计。还研究了在各种实验方面的DeepSNR的鲁棒性。结果为DeepSNR用于在更广泛的背景下的引力波和罕见信号的科学发现铺平了道路，从而有可能检测到昏迷的信号和从未被观察到的现象。

We present extensive empirical evidence showing that current Bayesian simulation-based inference algorithms can produce computationally unfaithful posterior approximations. Our results show that all benchmarked algorithms -- (Sequential) Neural Posterior Estimation, (Sequential) Neural Ratio Estimation, Sequential Neural Likelihood and variants of Approximate Bayesian Computation -- can yield overconfident posterior approximations, which makes them unreliable for scientific use cases and falsificationist inquiry. Failing to address this issue may reduce the range of applicability of simulation-based inference. For this reason, we argue that research efforts should be made towards theoretical and methodological developments of conservative approximate inference algorithms and present research directions towards this objective. In this regard, we show empirical evidence that ensembling posterior surrogates provides more reliable approximations and mitigates the issue.

映射近场污染物的浓度对于跟踪城市地区意外有毒羽状分散体至关重要。通过求解大部分湍流谱，大型模拟（LES）具有准确表示污染物浓度空间变异性的潜力。找到一种合成大量信息的方法，以提高低保真操作模型的准确性（例如，提供更好的湍流封闭条款）特别有吸引力。这是一个挑战，在多质量环境中，LES的部署成本高昂，以了解羽流和示踪剂分散如何随着各种大气和源参数的变化。为了克服这个问题，我们提出了一个合并正交分解（POD）和高斯过程回归（GPR）的非侵入性降低阶模型，以预测与示踪剂浓度相关的LES现场统计。通过最大的后验（MAP）过程，GPR HyperParameter是通过POD告知的最大后验（MAP）过程来优化组件的。我们在二维案例研究上提供了详细的分析，该案例研究对应于表面安装的障碍物上的湍流大气边界层流。我们表明，障碍物上游的近源浓度异质性需要大量的POD模式才能得到充分捕获。我们还表明，逐组分的优化允许捕获POD模式中的空间尺度范围，尤其是高阶模式中较短的浓度模式。如果学习数据库由至少五十至100个LES快照制成，则可以首先估算所需的预算，以朝着更逼真的大气分散应用程序迈进，因此减少订单模型的预测仍然可以接受。

机器学习提供了一个令人兴奋的机会，可以改善高能物理探测器中几乎所有重建对象的校准。但是，机器学习方法通常取决于训练过程中使用的示例的光谱，这是一个称为先前依赖性的问题。这是校准的不良属性，需要适用于各种环境。本文的目的是明确强调某些基于机器学习的校准策略的先前依赖性。我们展示了基于仿真和基于数据的校准的最新建议如何继承用于培训的样本的属性，这可能会导致下游分析的偏见。在基于仿真的校准的情况下，我们认为我们最近提出的高斯ANSATZ方法可以避免先前依赖性的某些陷阱，而先前独立的基于数据的基于数据仍然是一个开放的问题。

我们提出了一种基于机器学习的新型方法，用于从干涉数据中检测出星系尺度的重力透镜，特别是使用国际Lofar望远镜（ILT）采用的方法，该镜头是在150 MHz的频率上观察到北部无线电天空，该频率是350的角度分辨率。 MAS和90 Ujy Beam-1（1 Sigma）的灵敏度。我们开发并测试了几个卷积神经网络，以确定给定样品被归类为镜头或非镜头事件的概率和不确定性。通过对包括逼真的镜头和非镜头无线电源的模拟干涉成像数据集进行训练和测试，我们发现可以恢复95.3％的镜头样品（真正的正速率），仅污染仅为0.008来自非静态样品（假阳性速率）的含量。考虑到预期的镜头概率，结果导致了92.2％的镜头事件的样品纯度。我们发现，当镜头图像之间的最大图像分离大于合成光束尺寸的3倍时，网络结构是最健壮的，并且镜头图像具有至少与20个Sigma（点源）的总磁通密度相等）检测。对于ILT，这对应于爱因斯坦半径大于0.5 ARCSEC和一个无线电源群体的镜头样品，其150 MHz通量密度超过2 MJY。通过应用这些标准和我们的镜头检测算法，我们希望发现Lofar两米天空调查中包含的绝大多数星系尺度重力透镜系统。

我们介绍了第一个机器学习引力波搜索模拟数据挑战（MLGWSC-1）的结果。在这一挑战中，参与的小组必须从二进制黑洞合并中识别出复杂性和持续时间逐渐嵌入在逐渐更现实的噪声中的引力波信号。 4个提供的数据集中的决赛包含O3A观察的真实噪声，并发出了20秒的持续时间，其中包含进动效应和高阶模式。我们介绍了在提交前从参与者未知的1个月的测试数据中得出的6个输入算法的平均灵敏度距离和运行时。其中4个是机器学习算法。我们发现，最好的基于机器学习的算法能够以每月1个的错误警报率（FAR）的速度（FAR）实现基于匹配过滤的生产分析的敏感距离的95％。相反，对于真实的噪音，领先的机器学习搜索获得了70％。为了更高的范围，敏感距离缩小的差异缩小到某些数据集上选择机器学习提交的范围$ \ geq 200 $以优于传统搜索算法的程度。我们的结果表明，当前的机器学习搜索算法可能已经在有限的参数区域中对某些生产设置有用。为了改善最新的技术，机器学习算法需要降低他们能够检测信号并将其有效性扩展到参数空间区域的虚假警报率，在这些区域中，建模的搜索在计算上很昂贵。根据我们的发现，我们汇编了我们认为，将机器学习搜索提升到重力波信号检测中的宝贵工具，我们认为这是最重要的研究领域。

理论不确定性限制了我们从诸如Thermal Sunyaev-Zel'Dovich（TSZ）效应等重的宇宙学信息中提取宇宙学信息的能力。 TSZ效应由电子压力场采购，取决于通常由昂贵的流体动力模拟建模的男性物理学。我们在Illustristng-300宇宙学模拟上训练神经网络，以预测仅重力模拟的星系簇中的连续电子压力场。对于神经网络而言，建模群集具有挑战性，因为大多数气体压力集中在少数体素中，甚至最大的流体动力模拟只包含几百个可以用于训练的簇。我们选择采用旋转等效的深度体系结构直接在暗物质颗粒集上运行，而不是传统的卷积神经网（CNN）体系结构。我们认为，基于集合的体系结构比CNN具有不同的优势。例如，我们可以执行精确的旋转和置换量比，并在TSZ领域中纳入现有的知识，并与宇宙学标准的稀疏领域一起工作。我们使用单独的，物理上有意义的模块组成我们的体系结构，使其可以解释。例如，我们可以分别研究局部和集群尺度环境的影响，确定簇三轴性具有可忽略的影响，并训练一个纠正错误居中的模块。我们的模型在适合相同模拟数据的分析概况上提高了70％。我们认为，电子压力场被视为仅重力模拟的函数，具有固有的随机性，并通过向网络的条件vae扩展进行建模。这种修饰可进一步提高7％，但受我们的小型培训集的限制。 （简略）

以知情方式监测和管理地球林是解决生物多样性损失和气候变化等挑战的重要要求。虽然森林评估的传统或空中运动提供了在区域一级分析的准确数据，但将其扩展到整个国家，以外的高度分辨率几乎不可能。在这项工作中，我们提出了一种贝叶斯深度学习方法，以10米的分辨率为全国范围的森林结构变量，使用自由可用的卫星图像作为输入。我们的方法将Sentinel-2光学图像和Sentinel-1合成孔径雷达图像共同变换为五种不同的森林结构变量的地图：95th高度百分位，平均高度，密度，基尼系数和分数盖。我们从挪威的41个机载激光扫描任务中培训和测试我们的模型，并证明它能够概括取消测试区域，从而达到11％和15％之间的归一化平均值误差，具体取决于变量。我们的工作也是第一个提出贝叶斯深度学习方法的工作，以预测具有良好校准的不确定性估计的森林结构变量。这些提高了模型的可信度及其适用于需要可靠的信心估计的下游任务，例如知情决策。我们提出了一组广泛的实验，以验证预测地图的准确性以及预测的不确定性的质量。为了展示可扩展性，我们为五个森林结构变量提供挪威地图。

我们将图形神经网络训练来自小工具N体模拟的光晕目录的神经网络，以执行宇宙学参数的无现场级别可能的推断。目录包含$ \ Lessim $ 5,000 HAROS带质量$ \ gtrsim 10^{10} 〜h^{ - 1} m_ \ odot $，定期卷为$（25〜H^{ - 1} {\ rm mpc}）{\ rm mpc}） ^3 $;目录中的每个光环都具有多种特性，例如位置，质量，速度，浓度和最大圆速度。我们的模型构建为置换，翻译和旋转的不变性，不施加最低限度的规模来提取信息，并能够以平均值来推断$ \ omega _ {\ rm m} $和$ \ sigma_8 $的值$ \ sim6 \％$的相对误差分别使用位置加上速度和位置加上质量。更重要的是，我们发现我们的模型非常强大：他们可以推断出使用数千个N-n-Body模拟的Halo目录进行测试时，使用五个不同的N-进行测试时，在使用Halo目录进行测试时，$ \ omega _ {\ rm m} $和$ \ sigma_8 $身体代码：算盘，Cubep $^3 $ M，Enzo，PKDGrav3和Ramses。令人惊讶的是，经过培训的模型推断$ \ omega _ {\ rm m} $在对数千个最先进的骆驼水力动力模拟进行测试时也可以使用，该模拟使用四个不同的代码和子网格物理实现。使用诸如浓度和最大循环速度之类的光环特性允许我们的模型提取更多信息，而牺牲了模型的鲁棒性。这可能会发生，因为不同的N体代码不会在与这些参数相对应的相关尺度上收敛。