Buchumschlag

A plug-and-play approach with fast uncertainty quantification for weak lensing mass mapping

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Leterme, Hubert, Tersenov, Andreas, Fadili, Jalal, Starck, Jean-Luc
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Cosmology and Nongalactic Astrophysics Instrumentation and Methods for Astrophysics Machine Learning Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Distribution-free uncertainty quantification for inverse problems: application to weak lensing mass mapping
von: Leterme, Hubert, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Impact of weak-lensing mass-mapping algorithms on cosmology inference
von: Tersenov, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generative modelling for mass-mapping with fast uncertainty quantification
von: Whitney, Jessica J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural style transfer of weak lensing mass maps
von: Shirasaki, Masato, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The exact non-Gaussian weak lensing likelihood: A framework to calculate analytic likelihoods for correlation functions on masked Gaussian random fields
von: Oehl, Veronika, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion-based mass map reconstruction from weak lensing data
von: Boruah, Supranta S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Advancing weak lensing mass mapping with a mask-aware HEALPix transformer
von: Wang, Yihe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

High-resolution weak lensing mass mapping from DES-Y3 data using diffusion-based prior
von: Boruah, Supranta S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian mass mapping with weak lensing data using KARMMA -- validation with simulations and application to Dark Energy Survey Year 3 data
von: Boruah, Supranta S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

GANSky -- fast curved sky weak lensing simulations using Generative Adversarial Networks
von: Boruah, Supranta S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine-learning applications for weak-lensing cosmology
von: Shirasaki, Masato
Veröffentlicht: (2026)

Self-calibration of weak lensing cosmic shear biases
von: Congedo, G., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accurate field-level weak lensing inference for precision cosmology
von: Zhou, Alan Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Coverage is not enough: Frequentist tests of simulation-based inference for primordial non-Gaussianity
von: Alokda, Toka, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learned harmonic mean estimation of the Bayesian evidence with normalizing flows
von: Polanska, Alicja, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient prior sensitivity analysis for Bayesian model comparison
von: Hu, Zixiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Using conditional GANs for convergence map reconstruction with uncertainties
von: Whitney, Jessica, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Weak lensing scattering transform: dark energy and neutrino mass sensitivity
von: Cheng, Sihao, et al.
Veröffentlicht: (2021)

The DECADE cosmic shear project I: A new weak lensing shape catalog of 107 million galaxies
von: Anbajagane, D., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simulating image coaddition with the Nancy Grace Roman Space Telescope: II. Analysis of the simulated images and implications for weak lensing
von: Yamamoto, Masaya, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Variational Inference for Acceleration of SN Ia Photometric Distance Estimation with BayeSN
von: Uzsoy, Ana Sofía M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Global structure of the time delay likelihood
von: Kroupa, Namu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing weak lensing redshift distribution characterization by optimizing the Dark Energy Survey Self-Organizing Map Photo-z method
von: Campos, A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

A general method to reconstruct strong gravitational lenses based on the singular perturbative approach
von: Alard, Christophe
Veröffentlicht: (2023)

Euclid preparation. CosmoPostProcess: A simulation calibrated framework for weak lensing selection bias in richness-selected galaxy clusters
von: Euclid Collaboration, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Inferring galaxy cluster masses from cosmic microwave background lensing with neural simulation based inference
von: Baxter, Eric J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

LCS: A Learnlet-Based Sparse Framework for Blind Source Separation
von: Bonjean, V., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Map-level baryonification: unified treatment of weak lensing two-point and higher-order statistics
von: Zhou, Alan Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast and robust Bayesian Inference using Gaussian Processes with GPry
von: Gammal, Jonas El, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Deep inference of simulated strong lenses in ground-based surveys
von: Poh, Jason, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CMB lensing reconstruction biases from masking extragalactic sources
von: Lembo, Margherita, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Meta-learning for cosmological emulation: Rapid adaptation to new lensing kernels
von: MacMahon-Gellér, Charlie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A short review on joint weak and strong cluster lens-mass reconstruction
von: Normann, Ben David, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Detecting unresolved lensed SNe Ia in LSST using blended light curves
von: Bag, Satadru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Acquiring the Lefschetz thimbles: efficient evaluation of the diffraction integral for lensing in wave optics
von: Shi, Xun
Veröffentlicht: (2024)

HOLISMOKES XV. Search for strong gravitational lenses combining ground-based and space-based imaging
von: Melo, A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Hamiltonian, post-Born, three-dimensional, on-the-fly ray tracing algorithm for gravitational lensing
von: Zhou, Alan Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Searching for Dark Structures: A Comparison of Weak-lensing Convergence Maps and Lensing-weighted Galaxy Density Maps
von: Kim, Soojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HOLISMOKES -- XIV. Time-delay and differential dust extinction determination with lensed type II supernova color curves
von: Grupa, J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Euclid: Searches for strong gravitational lenses using convolutional neural nets in Early Release Observations of the Perseus field
von: Pearce-Casey, R., et al.
Veröffentlicht: (2024)