BlaST——一种用于耀变体同步辐射峰的机器学习估计器

具有指向我们喷流的活动星系，即所谓耀变体，在高能天体物理领域扮演重要角色。耀变体分类方案的最重要特征之一是其光谱能量分布（SED）中同步辐射发射的峰值频率（$\nu_{\rm peak}^S$）。与通常手动计算$\nu_{\rm peak}^S$的标准耀变体星表不同，我们开发了名为BlaST的机器学习算法，不仅简化了估计过程，还提供了可靠的不确定性评估。此外，它自然考虑了来自宿主星系与吸积盘发射的额外SED成分，这可能是一个主要的混淆来源。利用我们的工具，我们重新估计了Fermi 4LAC-DR2星表中的同步辐射峰。我们发现BlaST改进了$\nu_{\rm peak}^S$的估计，尤其在那些与喷流无关成分贡献重要的情况下。