一种重建伽马射线暴光变曲线的随机方法
高能天体物理现象
2023-08-16 v2 天体物理仪器与方法
摘要
伽马射线暴（GRBs）在 high redshift（z = 9.4）被观测到，对宇宙学研究和探究第三星族星至关重要。为了开展这些研究，我们需要相关 GRB 变量之间的相关性，且要求其变量的不确定性小。因此，我们必须有良好的 GRB 光变曲线（LCs）覆盖。然而，LC 中的间隙阻碍了对 GRB 性质的精确测定，且往往不可避免。因此，GRB LCs 的广泛分类仍是一大障碍。我们使用“随机重建”来解决 LC 间隙问题：将两种已有模型（Willingale 2007；W07 和 Broken Power Law；BPL）拟合到观测到的 LC 上，然后利用原始数据通量残差的分布生成数据以填补时间间隙。我们还展示了通过高斯过程进行的与模型无关的 LC 重建。在 10% 噪声下，平台结束时间、其对应通量以及平台后时间衰减指数的不确定性，对于 W07 平均分别降低 33.3%、35.03% 和 43.32%，对于 BPL 分别降低 33.3%、30.78%、43.9%。平台的斜率在 BPL 中降低 14.76%。在使用高斯过程技术后，我们看到 W07 和 BPL 模型的所有模型参数的不确定性均呈现类似的降低趋势。这些改进对于将 GRB 作为宇宙学标准烛光的应用、理论模型的探究以及借助未来机器学习分析推断 GRB 的红移至关重要。
引用
@article{arxiv.2305.12126,
title = {A Stochastic Approach To Reconstruct Gamma Ray Burst Lightcurves},
author = {Maria G. Dainotti and Ritwik Sharma and Aditya Narendra and Delina Levine and Enrico Rinaldi and Agnieszka Pollo and Gopal Bhatta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.12126},
year = {2023}
}
备注
20 pages, 6 tables, 11 figures