盖亚空间任务时间序列星表的贝叶斯去偏
天体物理仪器与方法
2017-07-18 v1
摘要
21世纪天体物理学家面临从极其昂贵复杂的空间或地面仪器项目中提炼最大科学回报的艰巨任务。本文专注于挖掘欧洲空间局Gaia任务（2013年12月发射）产生的时序星表。我们特别解决推断银河系卫星星系大麦哲伦云(LMC)中经典造父变星变率特性真实分布的问题。经典造父变星是所谓距离阶梯的第一步：一系列测量宇宙学距离并解密我们宇宙结构与演化的技术。本工作中，我们尝试通过建模扭曲真实周期分布的混叠现象来对该星表去偏。我们用一个2层生成贝叶斯图模型表示问题，并使用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法进行推断（分类与回归）。在合成数据上的结果表明系统成功去除系统偏差，并能推断频率和星等分布的真实超参数。
引用
@article{arxiv.1707.04748,
title = {Bayesian Unbiasing of the Gaia Space Mission Time Series Database},
author = {Héctor E. Delgado and Luis M. Sarro},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.04748},
year = {2017}
}