Fast Sampling of Cosmological Initial Conditions with Gaussian Neural Posterior Estimation
यह शोध पत्र गॉसियन न्यूरल पोस्टीरियर एस्टीमेशन का उपयोग करते हुए एक सिमुलेशन-आधारित अनुमान पद्धति प्रस्तुत करता है जो एकल GPU पर हजारों डेटा-प्रतिबंधित कॉस्मोलॉजिकल इनिशियल कंडीशन सैंपल्स को तेजी से उत्पन्न करने के लिए, बेयसियन कंसिस्टेंसी टेस्ट के माध्यम से सटीकता बनाए रखते हुए मौजूदा तकनीकों की तुलना में आदेशों-का-परिमाण (ऑर्डर्स-ऑफ-मैग्निट्यूड) अधिक गति में सुधार प्रदान करता है।