千新星详细模拟的插值：自适应学习与参数推断应用

千新星的详细辐射转移模拟难以直接应用于观测；它们仅稀疏覆盖模拟参数，如抛射物的质量、速度、形态和组成。另一方面，千新星的半解析模型可在模型参数上连续求值，但忽略了模拟中未纳入的重要物理细节，从而引入系统偏差。从覆盖广泛抛射物性质的二维各向异性千新星光变曲线模拟网格出发，我们应用自适应学习技术迭代选择新模拟并为其生成高保真代理模型。这些代理模型允许跨模型参数连续求值，同时保留关于抛射物的微观物理细节。利用一个新的多信使推断代码，我们展示了如何使用我们的插值模型来推断千新星参数。与使用简化解析模型的推断相比，我们恢复了不同的抛射物性质。我们讨论了该分析的意义，其在定性上与先前使用详细抛射物不透明度计算的类似工作一致，并说明了千新星建模中的系统挑战。相关的数据与代码发布提供了我们的插值光变曲线模型、可应用于复现我们的工作或扩展至新模型的插值实现，以及我们的多信使参数推断引擎。