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ダークエネルギーサーベイ第3年の結果：深層学習を用いた弱レンズ効果と銀河クラスタリングマップからのシミュレーションベースの$w$CDM推論の分析設計

Dark Energy Survey Year 3 results: Simulation-based $w$CDM inference from weak lensing and galaxy clustering maps with deep learning. I. Analysis design

http://arxiv.org/abs/2511.04681v1

本研究では、ダークエネルギーサーベイ（DES）第3年のデータを使ったシミュレーションベースの推論（SBI）パイプラインを初めて提案しています。このパイプラインは、弱レンズ効果と銀河のクラスタリングマップを組み合わせて分析します。1百万以上の自己整合的な模擬データを生成し、深層グラフ畳み込みニューラルネットワークを利用して、観測データに対応する特徴を学習します。これにより、暗黒物質の密度や宇宙論的パラメータの推定精度が大幅に向上し、従来の手法と比較して$2-3$倍の改善が見られました。この研究は、今後の広範囲なイメージングサーベイに向けた新たな洞察を提供します。