Recovering CMB polarization maps with neural networks: performance in realistic simulations

This research has made use of the packages Matplotlib [47], Keras [48], Numpy [49], Namaster [38], HEALPix [50] and Healpy [51] packages.

Detalles Bibliográficos
Autores:	Casas González, José Manuel\|\|\|0000-0001-7882-1691, Bonavera, Laura\|\|\|0000-0001-8039-3876, González-Nuevo González, Joaquín\|\|\|0000-0003-1354-6822, Puglisi, Giuseppe, Baccigalupi, Carlo, Rodríguez Cabo, Sara\|\|\|0000-0002-7398-0818, Muñiz Cueli, Marcos\|\|\|0000-0003-4537-0075, Crespo Iglesias, David\|\|\|0000-0002-0342-4074, González Gutiérrez, Carlos\|\|\|0000-0002-9912-7807, Cos Juez, Francisco Javier de\|\|\|0000-0002-9660-7944
Tipo de recurso:	artículo
Fecha de publicación:	2025
País:	España
Institución:	Universidad de Oviedo (UNIOVI)
Repositorio:	RUO. Repositorio Institucional de la Universidad de Oviedo
Idioma:	inglés
OAI Identifier:	oai:digibuo.uniovi.es:10651/81763
Acceso en línea:	https://hdl.handle.net/10651/81763 https://dx.doi.org/10.1088/1475-7516/2025/10/063
Access Level:	acceso embargado
Palabra clave:	CMBR polarisation Machine learning Cosmology and Nongalactic Astrophysics Instrumentation and Methods for Astrophysics

Descripción
Sumario:	This research has made use of the packages Matplotlib [47], Keras [48], Numpy [49], Namaster [38], HEALPix [50] and Healpy [51] packages.