Sparse Bayesian mass mapping with uncertainties: local credible intervals
Sparse Bayesian mass mapping with uncertainties: local credible intervals
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具有不确定性的稀疏贝叶斯质量映射：局部可信区间
DOI：
10.1093/mnras/stz3453
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发表时间：
2020
影响因子：
4.8
通讯作者：
Price M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Price M
直到最近，用于弱引力透镜收敛重建的质量映射技术还缺乏一个原则性的统计框架来量化重建的不确定性，而不需要对高斯性进行强有力的假设。在以前的工作中，我们提出了一个稀疏的分层贝叶斯形式主义的收敛重建，解决这个缺点。在这里，我们借鉴的概念oflocal可信区间（cf。贝叶斯误差条）作为先前详述的不确定性量化技术的扩展。这些不确定性量化技术的基准对那些通过Px-MALA -一个国家的最先进的近端马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法恢复。我们发现，通常情况下，我们恢复的不确定性是到处保守的（永远不要低估的不确定性，但近似误差是有界的），类似的幅度和高度相关的恢复通过Px-MALA。此外，我们证明了增加的计算效率时，使用我们的稀疏贝叶斯方法MCMC技术。这种计算节省是至关重要的应用贝叶斯不确定性量化的大规模第四阶段调查，如LSST andEuclid。
Until recently, mass-mapping techniques for weak gravitational lensing convergence reconstruction have lacked a principled statistical framework upon which to quantify reconstruction uncertainties, without making strong assumptions of Gaussianity. In previous work, we presented a sparse hierarchical Bayesian formalism for convergence reconstruction that addresses this shortcoming. Here, we draw on the concept oflocal credible intervals(cf. Bayesian error bars) as an extension of the uncertainty quantification techniques previously detailed. These uncertainty quantification techniques are benchmarked against those recovered via Px-MALA – a state-of-the-art proximal Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. We find that, typically, our recovered uncertainties are everywhere conservative (never underestimate the uncertainty, yet the approximation error is bounded above), of similar magnitude and highly correlated with those recovered via Px-MALA. Moreover, we demonstrate an increase in computational efficiency ofwhen using our sparse Bayesian approach over MCMC techniques. This computational saving is critical for the application of Bayesian uncertainty quantification to large-scale stage IV surveys such as LSST andEuclid.
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影响因子：
6.4
作者：
Munshi D
通讯作者：
Munshi D
DOI：
10.1093/mnras/stab3235
发表时间：
2017
期刊：
arXiv: Cosmology and Nongalactic Astrophysics
影响因子：
--
作者：
C. Wallis;Matthew Alexander Price;J. McEwen;T. Kitching;B. Leistedt;Antoine Plouviez
通讯作者：
Antoine Plouviez
合并A520集群系统的稀疏重构
DOI：
10.3847/1538-4357/aa850d
发表时间：
2017
期刊：
The Astrophysical Journal
影响因子：
--
作者：
A. Peel;F. Lanusse;Jean
通讯作者：
Jean
弱透镜的快速统计（FASTLens）：弱透镜统计和地图制作的快速方法
DOI：
--
发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
--
作者：
S. Pires;J. Starck;A. Amara;R. Teyssier;A. Réfrégier;J. Fadili
通讯作者：
J. Fadili
PRISM：原始功率谱的稀疏恢复
影响因子：
6.5
作者：
P. Paykari;F. Lanusse;J. Starck;F. Sureau;J. Bobin
通讯作者：
J. Bobin