Análisis de datos de la cosmología global del hidrógeno para separar rigurosamente la señal del ruido sistemático

El primero tiene como objetivo validar de manera independiente los recientes resultados de EDGES, y el segundo las medidas de precisión de la absorción del Amanecer Cósmico, además de la primera detección de las Edades Oscuras puramente cosmológica a frecuencias más bajas. Para ello, presentaré cómo separamos de forma autoconsistente la señal de las grandes sistemáticas utilizando un método de reconocimiento de patrones basado en juegos de entrenamiento. A continuación utilizamos el ajuste de la señal espectral calculada analíticamente para iniciar una exploración de la Cadena de Markov de Monte Carlo (MCMC) de un espacio de elección de parámetros de señal no lineal.

De manera eficiente, en cada paso del MCMC, marginamos sobre los pesos de todos los modos de primer plano ponderados por el haz lineal, lo que permite que la complejidad del modelo de primer plano se incremente enormemente sin necesidad de parámetros adicionales de MCMC. Demostramos el éxito de esta metodología recuperando los parámetros de entrada de múltiples señales simuladas aleatoriamente (10-200 MHz), al mismo tiempo que se tienen en cuenta rigurosamente los modelos realistas de primer plano. Si el tiempo lo permite, también describiré los estudios en curso en los que nos beneficiamos de nuestra función, tanto para modelar los foregrounds como para implementar dos diseños experimentales clave en nuestro análisis, un escaneo de deriva en serie temporal y la polarización inducida.