由Hinode与SDO数据正则化反演得到的差分发射度量

我们开发并应用了一种增强的正则化算法（曾用于RHESSI X射线能谱分析），以约束由太阳观测确定DEM这一不适定反演问题。我们展示了这种计算上快速的技术应用于一系列DEM模型，包括模拟SDO/AIA宽带成像数据和Hinode/EIS高分辨率线光谱，以及Hinode/EIS和XRT的实际活动区观测。由于该正则化方法自然提供垂直和水平（温度分辨率）误差棒，我们能够测试数据和响应函数中不确定性的作用。正则化方法能够成功从多种模型DEM（单高斯、多高斯和CHIANTI DEM模型）的模拟数据中恢复DEM。它最多能在DEM空间中跨越四个数量级实现这一点，但通常在峰值发射处跨越两个数量级。水平与垂直误差棒以及正则化解矩阵的结合，使我们能够轻松确定正则化DEM的准确性和稳健性。我们发现水平误差的典型范围为$\Delta \log T \approx 0.1 - 0.5$，这取决于观测信噪比、响应函数的不确定性以及源模型和温度。对于Hinode/EIS，20%的不确定性会显著加宽高斯和CHIANTI模型的正则化DEM，尽管关于底层DEM的信息仍然可以恢复。当应用于Hinode/EIS和XRT的实际活动区观测时，正则化方法能够恢复与MCMC方法相似的DEM，但计算时间大幅减少。