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楼主 |
发表于 2018-6-13 14:30:33
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Nov-5-2016:
贴上自己写的那个MCMC程序吧 Imcmc,不过是一年多以前的写的了,后来逐步发现一些使用不便的地方,还未更新,不过相对而言还是挺好用的(非专业人士,代码写得比较捉急。。。)。至于那些我觉着不方便的地方,以后会逐步更新的~对蒙特卡罗模拟有需求的可以直接拿去用
另外再贴个程序,跟下面第二张图有关,代码在此:ClassMC
记得给赞~\(≧▽≦)/~啊~
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原本就是想答着玩玩的,结果似乎不少人都对此有兴趣,而且也给了不少的赞,让我受宠若惊额~
那等国庆时我再多补充点~再次感谢各位的关注~
Nov-9-2015:稍微更新下,增加一张用自己编写的MCMC程序结合class和Planck2015的数据得到的宇宙学参数的等高线图。
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我来试着回答一下吧~首先更正一下题主的问题,这些密度(比率)不是算出来的,而是拟合出来的。
要做拟合,首先得具备两个条件:1)理论模型;2)数据。先谈谈理论模型,目前最简单的宇宙学模型是LCDM,L=\lambda,表示的是宇宙学常数,或者是状态方程恒等于-1的暗能量,并且其能量、压强的分布是均匀的。CDM表示的是暗物质。
那么首先来的问题是,为嘛这个模型里面会有这两个家伙?答案是大家“臆想”出来的,但并不是没有根据的!!!暗物质的最早证据来源于星系团的速度弥散、星系的旋转速度曲线,再后来天文学观测能力更强以后测到的宇宙大尺度结构,比如2dF,再接着就是引力透镜,这些现象仅仅依靠我们所熟悉的普通物质来解释远远不够,于是大家就“合理猜测”宇宙中存在着许多看不见的物质(前提是:GR在这些现象的尺度上是适用的!!!)。值得一提的是,暗物质在宇宙大尺度结构形成的过程中起着非常重要的作用:按照目前普遍接受的理解,宇宙中现在的各种不规则的结构都来自于宇宙早期的量子涨落。暗物质的作用呢就是早早的形成一些结构,因为它不参与除引力之外的其他作用,这些结构日后为普通物质聚集提供了场所。如果没有暗物质,那么(普通物质的)大尺度结构的生长将会晚得多。先扯扯加速膨胀,严格讲最初的宇宙加速膨胀的证据并不是对超新星的测量,在那之前已经有一些证据了(忘记在哪篇文献里看到的了,后面再补上吧)。2000开始,又出现了许多加速膨胀的证据,这篇文献(http://arxiv.org/abs/1204.5493)里做了非常详细的总结,然而需要谨记的是,“暗能量”只是一种对宇宙加速膨胀的解释(“暗物质”也是一种解释),既然如此,就“约定”一下,加速膨胀确实由暗能量引起的,那么下面就扯扯如何拟合出它们的密度比率。
现在最简单的宇宙学模型的参数也不少了,如果用常规的chi-square-fitting来做,几乎是不可能的,于是乎马科夫链蒙特卡罗大法(MCMC)闪亮登场!MCMC的核心就是计算后验概率密度,至于怎么采样,算法有很多,最经典的是Metroplis算法,在此算法的基础之上可以延伸出各种性能大增的算法,比如哈密顿蒙特卡洛(前阵子看了看这个算法的最新代码的文档,此法最多可以处理维度800(模型参数或者是自由参数)的问题,可以说是非常牛逼了!),还有就是affine-invariant ensemble sampler,这个算法效率奇高!而且算法本身又非常简单,我特别喜欢,于是自己以此算法为核心用C++写了一个MCMC的库(打算过些日子公开)。另外还有一个NB的算法,MultiNest。对此有兴趣的请自行搜索~~~
扯了不少了废话了,下面开始进入正题,AL开发的cosmomc是目前宇宙学研究里的一个标杆性的程序(早期版本应该是他亲自开发的,最近的版本似乎都是他专门雇人写的代码,风格比早期版本的规范了不知道多少个量级了,然儿还是有些bug,不过这些bug是编译器的。。。远了,不扯了),它依赖于CAMB,就是计算CMB功率谱的那玩意儿。假设我们选定LCDM作为需要拟合的模型,然后把观测数据拿进来,主要就是CMB,SNe,BAO,LSS,WL等等,然后把cosmomc扔到服务器上,跑上一两天,嗯,顺利的话会生成很多chains,里面就是相应的宇宙学参数的样本以及一些用来把观测数据做“修正”的所谓nuisance parameter。对于这些样本,可以用cosmomc自带的getdist处理一下,你就可以得到所有参数的最佳拟合值以及相应的误差范围了,还可以用生成的python画图脚本来画出漂亮的“圈圈图”,比如:
(截自:arXiv:1502.01589v1)
(新增的图,用我自己写的程序采样,再用Antony Lewis的getdist处理,可以对比上面一张图。注意我只用了一种组合的数据。)
其实以上还是在瞎扯。。。之所以说密度比率是那几个值,是因为我们选择了特定的宇宙学模型,加上观测数据,就这么拟合出来了!然而这并没有太多卵用,宇宙学家们、物理学家们对暗物质、暗能量到底是什么,还是不清楚。。。 |
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