<div dir="ltr">Hi all!<br><br>I’d like to advertise my PhD thesis defense! Everyone is welcome to join.<div>P.S., the location is in MRB, not Physics building.<br><br>Date/Time: <u>8/12 (Monday) at 1 PM</u><br>Place: <u>4th floor, Conference Room, <a href="https://maps.app.goo.gl/w4Jt6MDZg3Wce9eS6" target="_blank">Multidisciplinary Research Building</a> (MRB)</u><br><br></div><div>Zoom link for remote join: <a href="https://ucr.zoom.us/j/92505382183?pwd=Fqi6yZXr7jTzVXb3HZLytH1WIqtMao.1" target="_blank">https://ucr.zoom.us/j/92505382183?pwd=Fqi6yZXr7jTzVXb3HZLytH1WIqtMao.1</a></div><div><br></div>ID: 925 0538 2183<br>Password: 1216<br><div><br><div style="text-align:center"><b>Title: Model-Driven Cosmology with Bayesian Machine Learning & Population Inference</b></div><div style="text-align:center"><br></div><div style="text-align:center"><b>Abstract</b>:</div><div style="text-align:center">In this talk, I will present two research projects during my PhD. In the first part, I will introduce the concept of “emulation,” a fast-to-compute regression model that helps researchers utilize slow-to-compute simulations in data analysis tasks. Emulators have been widely used in cosmology since the 2010s. During that time, cosmologists began relying on expensive N-body simulations to explain the observed distributions of galaxies or gases. A typical Bayesian data analysis for cosmology requires millions of simulations; however, only hundreds of N-body simulations are computable. Emulators act as a “surrogate” model for simulations in data analyses by using a Bayesian interpolator trained on simulations’ inputs and outputs. Emulators make cosmology data analysis possible for current observations. However, the curse of dimensionality restricts the development of emulators from expanding to higher dimensions, which is crucial for exploring beyond ΛCDM parameters or astrophysical feedback effects, the science goals for future Stage-V cosmological surveys. To address this problem, we developed the “multi-fidelity emulation.” Multi-fidelity emulation uses cheaply-obtained simulations to fill the high-dimensional parameter space and only a few expensive-and-slow simulations to correct the resolution differences. I will explain how effective multi-fidelity emulation is applied in cosmology and discuss potential future improvements by using it. Then, I will present two applications of multi-fidelity simulations from Bird’s group: Goku simulations for beyond ΛCDM and PRIYA simulations for the Lyα forest.</div><div style="text-align:center"><br></div><div style="text-align:center">In the second part of the talk, I will discuss gravitational wave astronomy. LIGO-Virgo’s first detection of gravitational waves from binary black holes (BBHs) dates back to 2016. By 2021, the number of detected BBH events had increased to approximately 90. With this number of events, astronomers can study the formation origins of these BBHs by fitting Bayesian hierarchical models and inferring the population statistics. The recent LIGO-Virgo-KAGRA (LVK) population analysis reveals a Gaussian bump substructure at ~35 M⊙ in the primary mass spectrum, while the rest of the black holes are mostly distributed in a power-law distribution from ~5 M⊙ to ~80 M⊙. An interesting question is whether this ~35 M⊙ Gaussian population of black holes is mixed with the power-law distribution or if they remain separate due to distinct formation channels. We designed a Bayesian hierarchical model to measure the co-location and separation of the power-law and Gaussian populations in the LVK catalog using a mixture model approach. We found that the posterior suggests that the Gaussian bump black holes prefer to merge within their cohort, indicating a preference for these two populations to be separate. Current formation channels for producing the Gaussian bump might also need to consider the separation of this population.</div></div><div><br></div><div>Thank you and look forward to seeing you!</div><div>Ming-Feng</div><div><br></div><div>---</div><div>Ming-Feng Ho</div><div>PhD Candidate (NASA FINESST FI)</div><div>Physics and Astronomy</div><div>University of California, Riverside</div><div>Bird's group<br></div><div><a href="http://jibancat.github.io" target="_blank">jibancat.github.io</a><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div>