基于潜在空间场张力的天文学成分检测框架：应用于X射线成像
天体物理仪器与方法
2025-11-19 v1 高能天体物理现象
应用统计
机器学习
摘要
现代天文台仪器正在设计以提供日益细致的天文学信号视图。要充分实现这些观测的潜力，需采用原则性的数据分析方法，有效分离和重构受噪声和仪器效应污染的数据中所包含的天文学成分。本文引入一种新型多频率贝叶斯天空发射场模型，利用潜在空间张力作为模型误规的指示器，实现自动分离亚像素级、点状和广义天文学发射成分，跨越波段。来自潜在空间先验期望的偏差用作模型误规的诊断工具，从而系统性地引导引入新的天空成分，如点状源和广义源。我们在合成多频率成像数据和eROSITA早期数据发布(EDR)中对SN1987A区域（位于大麦哲伦云系(LMC)）的观测数据上Demonstrate了该方法的有效性。我们的结果突出了该方法在高精度重建天文学成分方面的能力，实现了点源亚像素定位、稳健的广义发射分离，以及详细的不确定性量化。该方法的开发为一种通用且稳健的框架，适用于广泛的天文学数据集，因而非常适合支持下一代多波段和多信使调查的分析需求。
引用
@article{arxiv.2506.20758,
title = {Latent-space Field Tension for Astrophysical Component Detection An application to X-ray imaging},
author = {Matteo Guardiani and Vincent Eberle and Margret Westerkamp and Julian Rüstig and Philipp Frank and Torsten Enßlin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.20758},
year = {2025}
}