利用模糊原型与自组织映射推导测光红移。II. 使用模拟数据比较采样技术

在姊妹篇中，我们提出将大量“模糊原型”与自组织映射（SOMs）相结合，以数据驱动的方式推导测光红移。本文中，我们利用一个模拟星表（旨在大致模拟 LSST ($ugrizY$) 和 Euclid ($YJH$) 在固定 LSST $Y=24$ mag 下 $z=0-6$ 的数据）研究了基于这一总体思想的几种采样方法的性能。我们测试了八种不同的方法：两种暴力方法、两种基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的方法、两种分层采样方法，以及两种基于初始 SOM 训练过程中导出的量的“快速搜索”方法。我们发现大多数方法表现相当好，灾难性离群值比例小，并且能够稳健地识别多峰和/或约束不良的红移概率分布函数。一旦移除这些不确定天体，所得结果通常与满足 Euclid 弱透镜目标所需严格精度要求（对于大多数 $z \sim 0.8$ 以上的红移）吻合良好。这些结果证明了我们基于数据聚类方法的实用性，并突出了其利用大量模板快速准确地推导测光红移的有效性。