利用合成光谱评估吸收光谱分析的新自动方法
天体物理仪器与方法
2017-05-01 v1
摘要
我们最近提出了一种用于分析高分辨率吸收光谱的新“人工智能”方法（Bainbridge and Webb, Mon. Not. R. Astron. Soc. 2017, 468, 1639-1670）。该新方法统一了三种成熟的数值方法：遗传算法（GVPFIT）；带参数约束的非线性最小二乘优化（VPFIT）；以及贝叶斯模型平均（BMA）。在这项工作中，我们利用合成光谱在广泛的速度结构范围内研究了GVPFIT和BMA的性能。我们发现该新方法能恢复吸收系统的速度结构并准确估计精细结构常数的变化。在将此新方法应用于大量吸收光谱分析之前，需要诸如本研究这样的工作来评估它。这是首次利用合成光谱样本来研究吸收光谱分析。通过分析吸收光谱探测自然基本常数（如精细结构常数）的变化，是检验物理定律普适性最直接的方法之一。这种“人工智能”方法提供了一种避免吸收光谱分析中主要限制因素（即人机交互）的途径。
引用
@article{arxiv.1704.08710,
title = {Evaluating the New Automatic Method for the Analysis of Absorption Spectra Using Synthetic Spectra},
author = {Matthew B. Bainbridge and John K. Webb},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.08710},
year = {2017}
}
备注
9 pages, 5 figures, published on 5 April 2017 in Universe