AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · खगोल विज्ञान और अंतरिक्ष · arXiv · 2026-10-23

U-Net-आधारित प्रसंस्करण के साथ इष्टतम ब्रह्मांडीय क्रॉस-सहसंबंध विश्लेषण

मूल शीर्षक: Optimal cosmological cross-correlation analysis with U-Net-based processing

मानक ब्रह्मांडीय क्रॉस-कोरिलेशन विश्लेषण द्वि-बिंदु सांख्यिकी का उपयोग करते हैं, जो परवर्ती-काल के ब्रह्मांडीय क्षेत्रों में गैर-गाउसीय जानकारी को छोड़ देते हैं। लेखकों ने युग्मित सिम्युलेटेड क्षेत्रों पर एक 1D U-Net को प्रशिक्षित किया ताकि वह एक रूपांतरित ट्रेसर सीख सके जो लक्ष्य क्षेत्र के साथ अधिकतम सहसंबद्ध हो, और गाउसीय तथा लॉग-नॉर्मल दोनों मामलों का परीक्षण किया। गाउसीय क्षेत्रों के लिए नेटवर्क ने रैखिक हल की बराबरी की, जबकि लॉग-नॉर्मल क्षेत्रों के लिए औसत Pearson सहसंबंध रैखिक अनुमानक के 0.857 से बढ़कर 0.953 हो गया, जो पावर स्पेक्ट्रम से परे की जानकारी के उपयोग को दर्शाता है।

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