CMR探索II——基于机器学习的纤维状结构识别
星系天体物理
2023-08-15 v1 天体物理仪器与方法
摘要
我们采用磁流体动力学（MHD）模拟，在不同物理条件下通过碰撞诱导磁重联（CMR）机制模拟纤维状分子云的形成。我们使用RADMC-3D进行辐射转移以生成CMR纤维的尘埃合成发射。我们使用先前开发的机器学习技术CASI-2D以及扩散模型来识别尘埃发射中CMR纤维的位置。两个模型在测试数据集中识别CMR纤维均表现出高水平准确性，在5%误检率下检测率分别超过80%和70%。我们随后将模型应用于不同分子云的真实Herschel尘埃观测，成功识别出若干高置信度CMR纤维候选体。值得注意的是，模型能够从尘埃发射中检测出Orion A中的高置信度CMR纤维候选体，而这些此前已使用分子线发射识别过。
引用
@article{arxiv.2308.06641,
title = {CMR exploration II -- filament identification with machine learning},
author = {Duo Xu and Shuo Kong and Avichal Kaul and Hector G. Arce and Volker Ossenkopf-Okada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.06641},
year = {2023}
}
备注
ApJ accepted