基于高斯过程模拟的矮椭球星系动力学建模

我们提出了一种新颖且高效的方法，用于拟合矮椭球星系（dSph）中恒星运动学数据的动力学模型。我们的方法基于高斯过程模拟（GPE），这是一种比替代方法需要更少训练数据的复杂曲线拟合形式。我们使用一组验证测试和诊断准则来评估模拟过程的性能。我们已实现一种算法，其中 GPE 过程及其验证均完全自动化。将该方法应用于合成数据，通过少于 100 次模型评估，我们便能恢复 dSph 相空间分布函数玩具模型的三维参数向量的稳健置信区域。尽管本文提出的动力学模型是低维且静态的，我们强调该算法适用于任何涉及计算昂贵模型评估的方案。因此它有潜力使先前难以处理的问题变得可解，例如使用高维、随时间变化的 N 体模拟对单个 dSph 进行建模。