超越最佳拟合与模型选择——引入暗物质晕尖核推断的“可靠性”

我们引入一种由贝叶斯分析驱动的“可靠性”概念，它能在观测星系集合中更真实地区分尖核（cusp-core）及其他晕参数（如质量-浓度）。我们的方法超越了参数估计与模型拟合的标准统计技术。我们生成了数十万条逼真的模拟SPARC旋转曲线（RC），其模型输入同时包含尖状与核状DM密度轮廓。这些RC细致地纳入了SPARC数据的细节，如观测不确定性的性质，以及来自观测、重子存在、DM质量-浓度等不同散射源。对这些模拟RC的贝叶斯分析使我们能在星系可观测量与理论参数空间中重建并识别出：在何处可超越最佳拟合，趋向偏好的DM晕模型或在不同密度模型间做模型选择。我们发现，为可靠区分尖核与核状，务必选取低恒星面密度（$\Sigma_{\star}$）星系；例如，要能以75%置信度区分尖核与核状，需要$\Sigma_{\star} \leq 2.5$星系的RC数据。类似地，我们还发现，为正确估计晕质量与浓度，RC需至少测到径向距离$\geq 0.8r_s$，其中$r_s$为对应DM晕密度轮廓的尺度半径。在总计约135个SPARC星系中，依我们的可靠性准则，仅21条RC达标，可用于任意无偏尖核-核状区分及DM晕质量-浓度估计（可靠性置信水平$\geq$75%）。在$\geq$66%（$\geq$50%）可靠性设定下，样本量增至44（59）。有趣的是，在$\geq 75$%可靠子样本中，可靠为核状的星系是尖状的5倍。[删节]