Galaxy Zoo Builder：由公众科学引导的旋涡星系四分量光度分解

星系的多分量建模是定量理解星系演化的重要工具，但该技术的使用受到收敛性、模型选择和参数简并性问题的困扰。这些问题将其在大样本中的应用限制为最简单的模型，而复杂模型仅应用于极小样本。我们试图通过在 Zooniverse 公众科学平台内构建一个新框架来解决这一“数量或质量”的困境，以实现斯隆数字巡天（SDSS）星系模型创建的众包。我们已在一个包含 198 个星系的测试样本上应用了该方法（包括最终的算法优化步骤），并检验了这种新方法的稳健性。我们还将该方法与自动拟合流水线进行了比较，证明能够一致地恢复出准确的模型，这些模型要么与先前的工作高度吻合，要么有所改进。我们得出结论，公众科学是一种对复杂星系图像进行建模的极具前景的技术，并发布了我们的模型目录。