δ Scuti星的星震学：利用神经网络模拟模型网格
太阳与恒星天体物理
2023-11-08 v2 天体物理仪器与方法
摘要
年轻的δ Scuti星已被证明是有价值的星震学目标，但对其推断属性获得稳健的不确定性具有挑战性。我们旨在量化δ Sct星基于网格建模中的随机不确定性。我们应用贝叶斯推断，使用嵌套采样和恒星模型的神经网络模拟器，在模拟星与真实星上测试我们的方法。基于模拟星的结果，我们证明该方法能在考虑观测与神经网络模拟两者随机不确定性的同时，恢复合理的后验概率密度估计。我们发现基本参数的后验分布可显著非高斯、多峰且具有强协方差。我们得出结论：我们的方法可靠估计了δ Sct星建模中的随机不确定性，并为系统不确定性的研究与量化铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2302.11025,
title = {Asteroseismology of $\delta$ Scuti stars: emulating model grids using a neural network},
author = {Owen J. Scutt and Simon J. Murphy and Martin B. Nielsen and Guy R. Davies and Timothy R. Bedding and Alexander J. Lyttle},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.11025},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 10 figures, 2 tables, published in Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 01/09/2023