【摘 要】
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弱引力透镜一直是天文学家研究宇宙学的得力助手,因为根据广义相对论,其可以反映所在位置的引力势,进而推出物质密度,从而让无法在电磁波段被观测的暗物质显形。传统的方法是利用透镜信号的两点相关函数得到功率谱,以及峰值计数统计的方法推出宇宙学参数。然而,随着计算机技术的发展,利用卷积神经网络从透镜信号拟合宇宙学参数的方法也日益得到重视。由于天文数据高度非线性,极端复杂,数据量庞大的特征,使用深度学习方法从
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弱引力透镜一直是天文学家研究宇宙学的得力助手,因为根据广义相对论,其可以反映所在位置的引力势,进而推出物质密度,从而让无法在电磁波段被观测的暗物质显形。传统的方法是利用透镜信号的两点相关函数得到功率谱,以及峰值计数统计的方法推出宇宙学参数。然而,随着计算机技术的发展,利用卷积神经网络从透镜信号拟合宇宙学参数的方法也日益得到重视。由于天文数据高度非线性,极端复杂,数据量庞大的特征,使用深度学习方法从中提取有用信息,并边缘化干扰信息变得愈发重要起来。因此,本文就探讨了使用深度学习方法从弱引力透镜信号中拟合宇宙学参数。本文主要使用卷积神经网络（CNN）和Swin Transformer对ΛCDM模型下的三种宇宙学参数[物质密度参数Ωm,功率谱的振幅σ8,哈勃常数h（H0/100）]进行拟合。本文发现不论是训练集还是验证集都能较好的拟合出Ωm和σ8,但是往往很难正确的拟合h,这可能证明了引力透镜信号对Ωm和σ8敏感,而对h没有那么敏感。相比于CNN,在迭代了相同的epoch之后Swin Transformer能拥有更低的损失函数,这也证明了Swin Transformer的性能是更优异的。此外,本文还证明了去除dropout能让回归任务有更好的性能。最后,本文还发现深度学习方法能更好的拟合较大的S8,而S8较低时输出值往往会偏离真实值。本文通过使用卷积神经网络（CNN）和Swin Transformer从弱引力透镜信号中拟合宇宙学参数,发现深度学习方法确实有很好的拟合效果和泛化性能,在未来的天文学研究工作中存在巨大的潜能。
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