基于提示辐射的伽玛射线暴祈源识别
高能天体物理现象
2026-05-19 v1
摘要
伽玛射线暴（GRBs）是宇宙中最强大的光束，快速的祈源关联可导致针对性的、优化的后续观测，从而提供更好的关于涉及物理过程的见解。在本文中，我们检验了一种半监督式机器学习算法，即基于标签传播的分类方法。我们使用2512个GRBs的数据集评估该方法根据已知祈源事件子集分配概率性类别成员资格的能力。进一步的分析正在进行中以改进该方法，未来的进展将用于细化分类算法和数据集。
引用
@article{arxiv.2604.26135,
title = {Label Propagation for Identifying Gamma-Ray Burst Progenitors from Prompt Emission},
author = {Skye Strain and Nicoló Cibrario and Michela Negro and Eric Burns},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.26135},
year = {2026}
}
备注
Submitted to RNAAS. We acknowledge support from LaSPACE under the LURA grant. There is an interactive version of the plot available here: https://grb-smartwaterfall-explorer.vercel.app/