识别时变源中不同变化状态的形式化方法：以 SgrA* 为例

连续时变源通常以其功率谱密度和通量分布为特征。如果潜在的物理过程发生变化，这些量可能会随时间发生剧烈变化。然而，某些变化可能是细微的，无法使用标准统计方法区分。在此，我们报告了一种旨在识别不同但相似的时间变化状态的方法。我们将此方法应用于银河系超大质量黑洞，观测到与 SgrA* 相关的源发出的 2.2 um 通量，且最近有人提出存在两种不同的状态。我们的方法源自数学金融，适用于依赖于先前通量值的条件通量密度分布。离散的、未观测到的（隐藏的）状态变量被建模为随机过程，转移概率从通量密度时间序列中推断出来。利用迄今为止最全面的数据集（合并了所有 Keck 数据和大部分公开的 VLT 数据），我们表明 SgrA* 足以用单一内在状态来描述。然而，观测到的通量密度表现出两种状态：噪声主导状态和源主导状态。此处报告的方法将极有助于评估假定的气体云 G2 的影响，该气体云正朝向黑洞运动并可能产生新的变化状态。