应用数据科学技术解析超大质量黑洞的 X 射线光谱变化
天体物理仪器与方法
2017-01-24 v1 高能天体物理现象
摘要
我们应用三种数据科学技术——非负矩阵分解(NMF)、主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)——于一类特定超大质量黑洞的模拟 X 射线能谱。已知两个相互竞争的物理模型（一个的可变分量可加，另一个的可变分量可乘）在当代观测精度内均能成功描述这些超大质量黑洞的 X 射线光谱变化。我们希望利用这些技术通过探测观测光谱的数学结构来比较模型的可行性，同时比较各技术的优缺点。我们发现 PCA 最适于确定数据集的维数，而 NMF 更适于解释光谱分量并根据所述物理模型进行比较。ICA 能够重建导致光谱变化的参数。此外，我们发现这些技术的结果差异足够大，将其应用于观测数据可能成为比较两种光谱模型精度的有用检验。
引用
@article{arxiv.1701.05386,
title = {Application of data science techniques to disentangle X-ray spectral variation of super-massive black holes},
author = {S. Pike and K. Ebisawa and S. Ikeda and M. Morii and M. Mizumoto and E. Kusunoki},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.05386},
year = {2017}
}
备注
Journal of Space Science Informatics Japan, volume 6, 2017 (JAXA-RR), accepted