利用观测约束限制类轴子介导的暗物质：统计与机器学习方法

我们在包含由核物理与天体物理数据约束的非线性介子相互作用的相对论平均场框架内，对类轴子（ALP）介导的暗物质（DM）对中子星（NS）结构的影响进行了全面研究。我们探索了 DM 质量 $m_\chi \in [0,1000]\,\mathrm{GeV}$ 和费米动量 $q_f \in [0,0.06]\,\mathrm{GeV}$，使用两种代表性的强子模型——硬 EoS（EoS1）和软 EoS（EoS18）——生成了超过 30{,}000 个状态方程，并包含一致的壳层描述。我们应用了基于投票、似然和核密度估计的多级统计过滤方案，使用了来自射电和 X 射线脉冲星、GW170817 以及低质量致密天体 HESS~J1731$-$347 的约束。我们发现，满足 PSR~J0614$-$3329 半径约束的模型自动符合 HESS 界限，允许 ALP 介导的 DM 解释低质量致密天体，同时与 $2\,M_\odot$ NS 保持一致。对于硬 EoS，我们获得了下界 $m_\chi \gtrsim 43\,\mathrm{GeV}$，偏好值为 $q_f = 0.034^{+0.020}_{-0.012}$ 和 $m_\chi \in [101,949]\,\mathrm{GeV}$；而软 EoS 未给出严格下界，尽管大的 $m_\chi$ 和 $q_f$ 不受偏好。我们还使用 \texttt{AutoGluon}\ 开发了一个监督插值模型，以从中子星质量-半径曲线推断 DM 参数，实现了 $R^2>0.998$，并表明 $m_\chi$ 主要受全局半径比约束，而 $q_f$ 由潮汐形变率 $\Lambda_{1.4}$ 驱动。