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World File Search System宇宙学
空间领域课程 (AA 2023-2024)
• 广义相对论简介 讲师：Salvatore Capozziello 教授 电子邮箱：salvatore.capozziello@unina.it 时间：11 月 - 12 月 | 小时：24 教学方式：现场授课 本课程旨在介绍广义相对论，需要了解狭义相对论、电磁学和经典力学的基本原理。该课程面向工程学、物理学和数学专业的毕业生。 • 宇宙学简介 讲师：Micol Benetti 博士和 Rocco D'Agostino 博士 电子邮箱：micol.benetti@unina.it、rocco.dagostino@unina.it 时间：11 月 - 12 月 | 小时：24 教学方式：现场授课 本课程介绍现代宇宙学的理论基础和标准宇宙学模型的观测基础。介绍了宇宙历史中的主要物理概念和基本事件，包括膨胀理论、由原始不均匀性产生的宇宙微波背景各向异性以及结构形成过程。
gopal yadav-简历 - 通道I
1。来自印度印度理工学院Roorkee，Roorkee，Roorkee，Roorkee，印度北阿拉坎德邦的Roorkee研究所的部分财政支持。和宇宙学（PASCOS 2022）”，在德国海德堡的马克斯普朗克核物理研究所举行，于7月25日至2022年7月25日。来自印度印度理工学院Roorkee，Roorkee，Roorkee，Roorkee，印度北阿拉坎德邦的Roorkee研究所的部分财政支持。和宇宙学（PASCOS 2022）”，在德国海德堡的马克斯普朗克核物理研究所举行，于7月25日至2022年7月25日。来自印度印度理工学院Roorkee，Roorkee，Roorkee，Roorkee，印度北阿拉坎德邦的Roorkee研究所的部分财政支持。和宇宙学（PASCOS 2022）”，在德国海德堡的马克斯普朗克核物理研究所举行，于7月25日至2022年7月25日。
膨胀时空的过去完备性
我们讨论了膨胀时空是否可以在无限的过去中是测地线完备的。测地线完备性是避免永恒膨胀期间出现初始奇点的必要条件。人们经常争论说，膨胀速度足够快（平均哈勃膨胀率 H avg > 0 ）的宇宙学模型在零和类时间过去方向上必定是不完整的。这个众所周知的猜想依赖于哈勃参数在过去指向的类时间或零测地线上积分的特定界限。如上所述，我们表明这一说法是一个悬而未决的问题。我们表明，对于给定的时空，H avg 的计算会产生一系列结果，这些结果基于底层的拓扑假设。我们提出了 H avg 的改进定义，并引入了一组不可数无限的宇宙学解，尽管 H avg > 0 ，但它们是测地线完备的。我们讨论了膨胀时空的标准化定义以及对物理上合理的尺度因子的量子（半经典）宇宙学关注。
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案例分析——南希·格雷斯·罗曼太空望远镜：南希·格雷斯·罗曼太空望远镜具有高分辨率成像和广阔的视场、近红外灵敏度、精确的指向控制和高探测速度，将以前所未有的能力解决关键的宇宙学问题 [1]。为了探索宇宙的膨胀和结构，该望远镜将提供 <1 nm 的波前稳定性，并使用由 18 个 4k × 4k 近红外探测器组成的广角仪器 [2]。随着罗曼任务收集数百万个星系的数据，人工智能将成为处理超深场的关键资产 [3]。在本文中，我们讨论了统计和基于机器学习的建模如何在这方面带来新发现。机器学习方法（例如用于大量图像的卷积神经网络）特别适合有效地分析大型宇宙学数据库，但结果的可解释性是一个潜在的限制。由于收集到的数据将通过米库尔斯基太空望远镜档案馆 (MAST) 开放，宇宙学和天体物理学界将能够跨机构和学科合作，进行最先进的分析，改进已开发的基准 [4]。
为什么我不是Boltzmann Brain
1在某些长期寿命的宇宙中，原子的随机运动不仅可能形成一个短暂的根本欺骗性的大脑，而且还形成了一个整个稳定的星系，其中包含过着幸福生活并对其一般环境具有可靠信念的人。我们仅将术语“ Boltzmann Brain”/“ BB”用于根本欺骗的大脑，我们使用“普通观察者”/“ OO”一词来指代他们对附近环境的观察者。在构成最有趣的怀疑挑战的宇宙学模型中，绝大多数大脑都被欺骗了。我们的目标是为我们最近的宇宙学模型带来的持怀疑态度威胁辩护我们的感知能力。当然不是我们的目标来证明有关我们银河系起源的任何主张。
天体物理场的生成模型，在球体上具有散射转换
散射转换是最近用于研究高度非高斯过程的新型摘要统计数据，这对于天体物理研究而言非常有前途。特别是，它们允许从有限数量的数据中构建复杂非线性字段的生成模型，并已用作新的统计组件分离算法的基础。在即将进行的宇宙学调查的背景下，例如用于宇宙微波背景极化的Litebird或Vera C. rubin天文台和欧几里德空间望远镜，用于研究宇宙的大规模结构，将这些工具扩展到球形数据。在这项工作中，我们在球体上开发了散射转换，并着重于建造几个天体物理领域的最大透镜生成模型。我们从单个目标场构建了同质天体物理和宇宙学领域的生成模型，其样品是使用共同统计量（功率谱，像素概率密度函数和Minkowski功能）定量比较的。我们的采样字段在统计和视觉上都与目标字段吻合。因此，我们得出的结论是，这些生成模型为未来的天体物理和宇宙学研究开辟了广泛的新应用，尤其是那些很少有模拟数据的新应用。
天体物理场的生成模型，在球体上具有散射转换
散射转换是最近用于研究高度非高斯过程的新型摘要统计数据，这对于天体物理研究而言非常有前途。特别是，它们允许从有限数量的数据中构建复杂非线性字段的生成模型，并已用作新的统计组件分离算法的基础。在即将进行的宇宙学调查的背景下，例如用于宇宙微波背景极化的Litebird或Vera C. rubin天文台和欧几里德空间望远镜，用于研究宇宙的大规模结构，将这些工具扩展到球形数据。在这项工作中，我们在球体上开发了散射转换，并着重于建造几个天体物理领域的最大透镜生成模型。我们从单个目标场构建了同质天体物理和宇宙学领域的遗传模型，它们的样品是使用Common Statistics（功率谱，像素概率密度函数和Minkowski功能）定量比较的。我们的采样字段在统计和视觉上都与目标字段吻合。因此，我们得出的结论是，这些生成模型为未来的天体物理和宇宙学研究开辟了广泛的新应用，尤其是那些很少有模拟数据的新应用。
Al tval Quanrianyer Kal/and t/gg/prad？
发生在大量的流体动力学宇宙学模拟中。在机器学习语言中，一个目标，您要预测的属性和功能，您将用来做出该预测的属性。