千新星建模与参数推断：理解不确定性及评估观测与模型间的兼容性

在光学瞬变研究中，参数推断是通过将观测光变曲线与不同模型的预测进行比较，并找到最匹配的模型与参数组合，从而提取物理信息（即对源特征的约束）的过程。在千新星（KNe）研究这一发展中领域，建模的系统不确定性仍然非常大，且许多模型难以令人满意地拟合与双中子星（BNS）并合 GW170817 相关的 AT2017gfo 千新星的完整多波长数据集。在多信使背景下，我们有时会观察到仅 KN 推断结果与其他信使约束之间的张力。为了讨论 KN 模型与观测以及其他信使导出信息之间的兼容性，我们详细阐述了贝叶斯参数推断过程，并识别了 KN 分析中蕴含的众多不确定性来源。我们强调了系统误差范围超参数 $\sigma_{\rm sys}$，它可以作为模型拟合优度的度量。随后，我们讨论了如何通过使用先验与后验之间的 Kullback-Leibler 散度量化信息增益，来评估参数推断分析的性能。以 Bu2019lm 模型与 NMMA 贝叶斯推断框架为例，我们展示了专用的望远镜网络 KN 跟踪观测合理可达的预期性能，并突出了影响此类推断性能的不同因素（观测节奏、误差范围）。最后，我们将 KN 分析应用于 AT2017gfo 数据集，以验证我们的性能预测并讨论多信使方法的互补性。