基于狄利克雷过程高斯混合模型的脉冲星分类
高能天体物理现象
2020-01-22 v2 机器学习
机器学习
摘要
年轻孤立中子星（INS）最常表现为自转供能脉冲星（RPPs），包括常规射电脉冲星、伽马射线脉冲星（GRPs）和旋转射电暂现源（RRATs）。其他一些年轻 INS 族表现为反常 X 射线脉冲星（AXPs）和软伽马射线重复暴（SGRs），它们通常被接受为磁星，即具有衰减超强磁场的磁供能中子星。还有一些其他年轻 INS 被识别为中央致密天体（CCOs）和 X 射线暗孤立中子星（XDINSs），它们是靠热能供能的冷却天体。较老的脉冲星由于先前来自伴星的长时期吸积，表现为毫秒脉冲星，并且更常出现在双星系统中。我们使用狄利克雷过程高斯混合模型（DPGMM）——一种无监督机器学习算法——来分析这些脉冲星族在周期和周期导数参数空间中的分布。我们比较了所有已发现簇的特征年龄、磁偶极场强、表面温度和横向速度的平均值。我们验证了 DPGMM 是稳健的，并为推断不同类别脉冲星之间的关系提供了线索。我们讨论了我们的发现对磁热自转演化模型和回落盘的意义。
引用
@article{arxiv.1904.04204,
title = {Classification of pulsars with Dirichlet process Gaussian mixture model},
author = {F. Ay and G. İnce and M. E. Kamaşak and K. Y. Ekşi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.04204},
year = {2020}
}
备注
Accepted by MNRAS (14 January 2020). 11 pages, 4 figures, 7 tables