光环伴形培养基中的离子气体通过热阳光阳光层（TSZ）效应在宇宙微波背景上留下烙印。来自活性银河核（AGN）和超新星的反馈会影响晕孔集成TSZ通量的测量（$ y_ \ mathrm {sz} $），并导致其与光晕质量的关系（$ y_ \ mathrm {sz} -mm $ ）偏离病毒定理的自相似幂律预测。我们对使用骆驼，一套流体动力模拟的套件进行了全面研究，反馈处方的差异很大。我们使用两个机器学习工具（随机森林和符号回归）的组合来搜索$ y-m $关系的类似物，这对低质量的反馈过程（$ m \ sillesim 10^{14} \，h^， {-1} \，m_ \ odot $）;我们发现，仅替换$ y \ rightarrow y（1+m _*/m_ \ mathrm {gas}）$在关系中使其非常相似。这可以用作低质量簇和星系组的强大多波长质量代理。我们的方法通常对于提高其他天体分级关系的有效性领域通常也很有用。我们还预测，$ y-m $关系的测量值可以在反馈参数的某些组合和/或排除超级新闻和AGN反馈模型的主要部分，以提供百分比的约束。艺术流体动力模拟。我们的结果对于使用即将进行的SZ调查（例如SO，CMB-S4）和Galaxy Surveys（例如Desi和Rubin）来限制Baryonic反馈的性质。最后，我们发现，$ y-m _*$的另一种关系提供了有关反馈的补充信息，而不是$ y-m $。
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复杂的系统（恒星，超新星，星系和群集）通常在可观察性质（例如，亮度，速度分散，振荡周期，温度）之间表现出低散射关系。这些缩放关系可以照亮底层物理，可以为估计质量和距离提供观测工具。机器学习可以在抽象的高维参数空间中寻找新的扩展关系（或对现有关系的简单扩展）提供系统的系统。我们使用称为符号回归（SR）的机器学习工具，该工具以分析方程的形式在给定的数据集中绘制模式。我们专注于Sunyaev-Zeldovich Flux $ - $群集质量关系（$ Y_ \ MATHRM {SZ} -M $），它会影响来自集群丰富数据的宇宙学参数的推断。使用SR对来自IllustrySTG流体动力学模拟的数据，我们找到了一个新的群集质量代理，它结合了$ Y_ \ MATHRM {SZ} $和电离气体的浓度（$ c_ \ mathrm {gas} $）：$ m \ propto y_ \ mathrm {ccon} ^ {3/5} \ Equiv y_ \ mathrm {sz} ^ {3/5}（1-a \，c_ \ mathrm {gas}）$。 $ y_ \ mathrm {coct} $减少预测$ m $的分散$ \ sim 20-30 $％的大型群集（$ m \ gtrsim 10 ^ {14} \，h ^ { - 1} \，m_ \ oott $）在高和低频的高频上，与使用只需$ y_ \ mathrm {sz} $相比。我们表明对$ C_ \ MATHRM {GARS} $的依赖性与展示比其郊区更大的分散的集群核心。最后，我们从骆驼项目的模拟中测试$ y_ \ mathrm {cenc} $ in clusters，并显示$ y_ \ mathrm {crc} $对宇宙学，天体物理学，划分物理学和宇宙方差的变化是稳健的。我们的结果和方法可以用于电流和即将到来的CMB和X射线调查的精确多波长簇质量估计，如ACT，所以，SPT，肌肉和CMB-S4。
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制定了具有机器学习模拟（骆驼）项目的宇宙学和天体物理学，通过数千名宇宙的流体动力模拟和机器学习将宇宙学与天体物理学结合起来。骆驼包含4,233个宇宙学仿真，2,049个n-body和2,184个最先进的流体动力模拟，在参数空间中采样巨大的体积。在本文中，我们介绍了骆驼公共数据发布，描述了骆驼模拟的特性和由它们产生的各种数据产品，包括光环，次麦，银河系和空隙目录，功率谱，Bispectra，Lyman - $ \ Alpha $光谱，概率分布函数，光环径向轮廓和X射线光子列表。我们还释放了超过骆驼 - 山姆的数十亿个星系的目录：与Santa Cruz半分析模型相结合的大量N身体模拟。我们释放包含350多个Terabytes的所有数据，并包含143,922个快照，数百万光环，星系和摘要统计数据。我们提供有关如何访问，下载，读取和处理数据AT \ URL {https://camels.readthedocs.io}的进一步技术详细信息。
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了解晕星连接是基本的，以提高我们对暗物质的性质和性质的知识。在这项工作中，我们构建一个模型，鉴于IT主机的星系的位置，速度，恒星群体和半径的位置。为了捕获来自星系属性的相关性及其相位空间的相关信息，我们使用图形神经网络（GNN），该网络设计用于使用不规则和稀疏数据。我们从宇宙学和天体物理学中培训了我们在Galaxies上的模型，从宇宙学和天体物理学与机器学习模拟（骆驼）项目。我们的模型，占宇宙学和天体物理的不确定性，能够用$ \ 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
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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。
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上下文：建模星系簇中的卫星星系丰度$ n_s $是建模Halo职业分布（HOD）的关键要素，Halo职业分布（HOD）本身是将观察性研究与数值模拟连接的强大工具。目的：研究宇宙学参数对宇宙学和模拟观察中卫星丰度的影响。方法：我们构建一个基于宇宙参数的卫星丰度的模拟器（hodemu，\ url {https://github.com/aragagnin/hodemu/}），基于宇宙学参数$ \ omega_m，\ omega_m，\ omega_b，\ omega_b，\ sigma_8，\ sigma_8，h__0 $和redshift $ z。 $我们使用\磁性流体动力模拟训练我们的仿真器，这些模拟跨越15个不同的宇宙学，每个宇宙学超过$ 4 $ redshift切片$ 0 <z <z <0.5，$，对于每个设置，我们适合正常化$ a $ a $，log-slope $ \ beta $和Gaussian $ n_s-m $关系的分数划分$ \ sigma $。模拟器基于多变量输出高斯过程回归（GPR）。结果：我们发现$ a $ a和$ \ beta $取决于宇宙学参数，即使很虚弱，尤其是在$ \ omega_m，$ $ \ omega_b。$ $ （磁性，插图，巴哈马）。我们还表明，卫星丰度宇宙学的依赖性在全相物理（FP）模拟，仅暗（DMO）和非辐射模拟之间有所不同。结论：这项工作提供了对高质量光环的卫星丰度的宇宙学依赖性的初步校准，我们表明，使用宇宙学参数进行建模对于解释卫星丰度是必要的，我们表明了使用FP模拟在建模该依赖性方面的重要性。
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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。
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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。
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暗物质光环的质量分布是初始密度扰动通过质量积聚和合并的层次增长的结果。我们使用一个可解释的机器学习框架来提供对暗物质光环的球形平均质量概况的起源的物理见解。我们训练梯度促进的树算法，以预测聚类大小的光环的最终质量曲线，并衡量提供给算法的不同输入的重要性。我们在初始条件（ICS）中找到了两个主要量表，它们影响最终的质量曲线：大约在Haloes的Lagrangian Patch $ r_l $（$ r \ sim 0.7 \，r_l $）的比例下的密度，并且在大型中-scale环境（$ r \ sim 1.7〜r_l $）。该模型还标识了光环组装历史记录中的三个主要时间尺度，这些时间尺度影响最终轮廓：（i）晕圈内病毒化的，折叠的材料的形成时间，（ii）动态时间，捕获动态无移动的，插入的动态时间光环的第一个轨道（iii）的组成部分是第三个，最近的时间尺度，它捕获了对最近大规模合并事件外部特征的影响。尽管内部轮廓保留了IC的内存，但仅此信息就不足以对外部轮廓产生准确的预测。当我们添加有关Haloes的质量积聚历史的信息时，我们发现所有半径的预测概况都有显着改善。我们的机器学习框架为ICS和质量组装历史的作用提供了新的见解，并在确定集群大小的光环的最终质量概况中。
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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）
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我们开发了卷积神经网络（CNNS），快速，直接从无线电尘埃连续图像中推断出行星质量。在原始板块中的年轻行星引起的子结构可用于推断潜在的年轻行星属性。流体动力模拟已被用于研究地球属性与这些磁盘特征之间的关系。然而，这些尝试了微调的数值模拟，以一次适合一个原始磁盘，这是耗时的，或者四方平均模拟结果，以导出间隙宽度/深度和行星质量之间的一些线性关系，这丢失了信息磁盘中的不对称功能。为了应对这些缺点，我们开发了行星间隙神经网络（PGNET），以推断出2D图像的行星质量。我们首先符合张等人的网格数据。 （2018）作为分类问题。然后，通过使用近随机采样参数运行额外的模拟来分布数据集，并将行星质量和磁盘粘度一起作为回归问题衍生在一起。分类方法可以达到92 \％的准确性，而回归方法可以达到1 $ \ Sigma $ AS 0.16 DEX，用于行星质量和0.23°D磁盘粘度。我们可以在线性拟合方法中重现退化缩放$ \ alpha $ $ \ propto $ $ m_p ^ 3 $。这意味着CNN方法甚至可以用于寻找退化关系。梯度加权类激活映射有效地确认PGNETS使用适当的磁盘特征来限制行星质量。我们为张等人提供了PGNETS和传统配件方法的计划。 （2018），并讨论各种方法的优缺点。
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新发现的外部肌肉的物理特性和大气化学成分通常从其过渡光谱推断出从辐射转移的复杂数模型获得的。或者，简单的分析表达式为相关的大气过程提供了富有洞察力的物理直觉。深入学习的革命已经开辟了直接推导出这样的分析结果的门，直接与拟合数据的计算机算法。作为概念证明，我们成功地证明了在通用热木星外部基因族的过渡半径的合成数据上使用符号回归，以得出相应的分析公式。作为预处理步骤，我们使用尺寸分析来识别变量的相关无量纲组合，并减少独立输入的数量，从而提高了符号回归的性能。尺寸分析还允许我们在数学上得出并适当地参加输入大气参数中最通用的变性家族，这通过过渡光谱影响开发族气氛的表征。
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$ \ 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 \％$。这表明大量的GCE通量是由于PSS 。
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ASTROMYRY - 天体物体的职位和运动的精确测量 - 已成为一个有希望的大道，用于在我们的银河系中表征暗物质人口。通过利用基于仿真的推断和神经网络架构的最近进步，我们介绍了一种新的方法来搜索天球暗物质引起的天体辐射数据集中的重力透镜签名。我们基于神经似然比估计的方法显示出与基于两点相关统计的现有方法相比，与测量噪声相比，对冷暗物质人群的敏感性显着提高了敏感性。我们通过将其稳健而言，展示了我们的方法的真实可行性，并且在天体测量中预期的非普通建模以及未拼模型的噪声功能。这使得机器学习作为一种强大的工具，用于使用artromicric数据表征暗物质。
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我们提出了一种隐含的可能性方法，可以通过分散目录数据量化宇宙学信息，并作为图形组装。为此，我们使用模拟暗物质光环目录探索宇宙学的推断。我们采用最大化神经网络（IMNN）的信息来量化Fisher信息提取，这是图表的函数。我们a）在无噪声限制下，模块图结构对基础宇宙学具有高度敏感性，b）表明，通过比较传统统计，网络自动结合质量和聚类信息，c）证明图形神经网络仍然可以提取信息。当目录受到嘈杂的调查削减时，d）说明了如何将非线性IMNN摘要用作贝叶斯隐性可能性推断的渐近最佳压缩统计。我们在两点相关功能上，我们将$ \ 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。
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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。
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这项研究的目的是评估历史匹配的潜力（HM），以调整具有多尺度动力学的气候系统。通过考虑玩具气候模型，即两尺度的Lorenz96模型并在完美模型设置中生产实验，我们详细探讨了如何需要仔细测试几种内置选择。我们还展示了在参数范围内引入物理专业知识的重要性，这是运行HM的先验性。最后，我们重新审视气候模型调整中的经典过程，该程序包括分别调整慢速和快速组件。通过在Lorenz96模型中这样做，我们说明了合理参数的非唯一性，并突出了从耦合中出现的指标的特异性。本文也有助于弥合不确定性量化，机器学习和气候建模的社区，这是通过在每个社区使用的术语之间建立相同概念的术语并提出有希望的合作途径，从而使气候建模研究受益。
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我们对托管银河系和andromeda星系的群众呈现出新的限制，并使用图形神经网络导出。我们的型号培训了骆驼项目的数千个最先进的流体动力模拟，仅利用属于晕圈的星系的位置，速度和恒星群体，并且能够对无似然推断进行无似的推理晕群，同时占宇宙学和天体物理的不确定性。我们的制约因素与其他传统方法的估计一致。
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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。
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我们采用变化性AutoEncoders从单粒子Anderson杂质模型谱函数的数据集中提取物理洞察。培训AutoEncoders以查找低维，潜在的空间表示，其忠实地表征培训集的每个元素，通过重建误差测量。变形式自动化器，标准自动化器的概率概括，进一步条件促进了高度可解释的特征。在我们的研究中，我们发现学习的潜在变量与众所周知的众所周知，但非活动的参数强烈关联，这些参数表征了安德森杂质模型中的紧急行为。特别地，一种潜在的可变变量与粒子孔不对称相关，而另一个潜在的变量与杂质模型中动态产生的低能量尺度接近一对一的对应关系。使用符号回归，我们将此变量模拟了该变量作为已知的裸物理输入参数和“重新发现”的kondo温度的非扰动公式。我们开发的机器学习管道表明了一种通用方法，它开启了发现其他物理系统中的新领域知识的机会。
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