基于贝叶斯后验模拟的低光子计数能谱分析

过去十年，随着计算机算力的提升，贝叶斯方法迅速变得更加流行，因为几种计算密集型统计算法变得可行。本文首先给出贝叶斯统计推断范例的一般描述，并介绍我们所采用的数据拟合技术，如Gibbs抽样和Metropolis-Hastings方法。这些算法非常灵活，可以用于拟合模型，以考虑高质量光谱数据所固有的高度层次结构，从而能够跟上新太空望远镜设计的不断进步。我们开发的方法即将推出到CIAA软件包中。这些方法显式地将光子到达建模为泊松过程，因此对高分辨率低计数X射线和伽马射线数据没有困难。我们预计这些方法不仅对最近推出的X射线观察望远镜（如Chandra X-ray observatory和XMM）以及新一代望远镜（如Constellation X、GLAST等）都有用处。在本文中，我们通过两个实例（类鲱鱼S5 0014+813和混合色星系超巨星α TrA）展示了一种新型高度结构模型，以及如何使用贝叶斯后验抽样来计算各种模型参数的估计值、误差棒和可信区间。