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我将讨论机器学习算法的前景,即高斯流程和神经网络,以重建宇宙的进化历史,其中目前可用的观察数据独立于任何宇宙学模型。通过这种重建,可以限制不同的宇宙学参数,这可以作为解决宇宙学上不断上升的紧张局势的有前途的工具。最后,我将重点关注两项未来的调查,即即将到来的重力波动,例如进化的激光干涉仪空间天线和爱因斯坦望远镜。我将在正在考虑的特定任务的观察窗口内讨论他们在重建哈勃参数的可能作用,因此将H 0讨论H 0。

用机器学习重建宇宙

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