通过机器学习方法结合核物理与天体物理输入校准方程状态的全局行为
核理论
2024-07-12 v1 星系天体物理
太阳与恒星天体物理
广义相对论与量子宇宙学
摘要
我们采用符号回归技术识别适合的解析函数，将中子星（NS）的各种性质（通过求解托尔曼-奥本海默-沃尔克方程）映射到方程状态（EoS）的几个关键参数。这些符号回归模型（SRMs）随后用于进行贝叶斯推断，综合来自核物理实验和天体物理观测的综合数据集。使用 SRMs 进行贝叶斯推断得到的 EoS 参数后验分布与直接来自托尔曼-奥本海默-沃尔克方程解的结果非常吻合。我们的方法在约 100 倍的速度上实现了 SRMs 基于的 approach，使我们能够在合理的时间内高效地探索不同数据组合对各种 EoS 参数的灵敏度。
关键词
引用
@article{arxiv.2407.08553,
title = {Calibrating global behaviour of equation of state by combining nuclear and astrophysics inputs in a machine learning approach},
author = {Sk Md Adil Imam and Prafulla Saxena and Tuhin Malik and N. K. Patra and B. K. Agrawal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.08553},
year = {2024}
}