AI 與世界的難題 · 天文與太空 · arXiv · 2026-10-23
以 U-Net 為基礎處理的最佳宇宙學互相關分析
原標題: Optimal cosmological cross-correlation analysis with U-Net-based processing
標準的宇宙學交叉相關分析使用雙點統計量，會遺漏晚期宇宙場中的非高斯資訊。作者在成對的模擬場上訓練一個 1D U-Net，以學習與目標場相關性最大的轉換示蹤量，並測試高斯與對數常態兩種情況。對於高斯場，該網路與線性解相符；對於對數常態場，平均皮爾森相關係數則從線性估計器的 0.857 提高到 0.953，顯示其利用了功率譜以外的資訊。