用于 Ia 型超新星的人工神经网络光谱光变曲线模板及其宇宙学约束
宇宙学与河外天体物理
2021-07-28 v1 高能天体物理现象
广义相对论与量子宇宙学
摘要
Ia 型超新星（SN Ia）的谱能量分布（SED）序列由人工神经网络建模。SN Ia 的光度被刻画为相、波长、颜色参数和衰减率参数的函数。在训练和测试该神经网络后，该 SED 序列能够给出波长范围从 3000Å 到 8000Å 的光谱，以及最大光度前 20 天到后 50 天相内的光变曲线，对应于具有不同颜色和衰减率的超新星。因此，我们称之为人工神经网络光谱光变曲线模板（ANNSLCT）模型。我们使用 ANNSLCT 模型重新训练联合光变曲线分析（JLA）超新星样本，并获得每颗超新星的参数以对宇宙学 ΛCDM 模型进行约束。我们发现这些参数的最佳拟合值与用谱自适应光变曲线模板 2（SALT2）模型训练的 JLA 样本几乎相同。因此我们相信 ANNSLCT 模型可用于分析当前和未来观测项目中测得的大量 SN Ia 多色光变曲线。
引用
@article{arxiv.2004.04382,
title = {Artificial Neural Network Spectral Light Curve Template for Type Ia Supernovae and its Cosmological Constraints},
author = {Qiao-Bin Cheng and Chao-Jun Feng and Xiang-Hua Zhai and Xin-Zhou Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.04382},
year = {2021}
}
备注
8 pages two columns, 17 figures