基于机器学习的 FRB121102 重复快速射电暴分类
高能天体物理现象
2023-07-12 v2 星系天体物理
摘要
快速射电暴 (FRBs) 是射电波段毫秒时标上的神秘暴发现象。目前基于物理差异对重复 FRB 进行分类的理解甚少，而这对理解其起源至关重要。近期文献中的工作聚焦于使用特定参数对 FRB 进行分类，以推断这些 FRB 子类的可能物理机制或性质。在本研究中，我们使用 FAST 探测到的公开可用的 1652 个来自 FRB121102 的重复 FRB，并用无监督机器学习模型对其研究。通过微调模型超参数，我们发现 FRB121102 的暴发现象指示存在四个簇，而非文献中建议的两个簇（“经典”与“非典型”）。其中，“非典型”簇可进一步划分为具有不同特征的三个子簇。我们的发现表明，所获得的聚类结果更为全面，不仅因为我们的研究产生了与文献一致的结果，还因为我们的工作使用了更多物理参数来构建这些簇。总体而言，我们的方法与分析为 FRB121102 重复 FRB 的聚类提供了更整体的途径。
引用
@article{arxiv.2307.02811,
title = {Machine Learning Classification of Repeating FRBs from FRB121102},
author = {Bjorn Jasper R. Raquel and Tetsuya Hashimoto and Tomotsugu Goto and Bo Han Chen and Yuri Uno and Tiger Yu-Yang Hsiao and Seong Jin Kim and Simon C. -C. Ho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.02811},
year = {2023}
}
备注
24 pages, 14 figures, accepted for publication in MNRAS. For summary video, please see https://www.youtube.com/watch?v=wYx6t2G__84&list=PLOpYDs2PkYlYIiKDjDz6r6aKXcXdJZXYb&index=13&ab_channel=NCHUAstronomy