McFine：基于 Python 的蒙特卡罗多分量超精细结构拟合工具

对 ISM 中复杂线发射的建模是一个退化且高维的问题。本文介绍了 McFine——一个用于自动化多分量拟合具有复杂超精细结构发射线的工具。我们采用蒙特卡罗链 (MCMC) 高效探索复杂参数空间，以便表征模型退化性。该工具允许使用局部热平衡 (LTE) 和辐射传递 (RT) 模型。McFine 可对单个光谱和数据立方体进行拟合，并鼓励相邻像素之间的空间一致性。它还设计用于拟合最少数量的 distinct 组件，以避免过拟合。我们对合成光谱进行了测试，其中约 90% 的情况下能拟合出正确的组件数量，其他情况下略少于正确组件。通常情况下，$T_{\rm ex}$ 被高估，$\tau$ 被低估，但在估计的不确定性范围内较为准确。速度和线宽的恢复精度极高。我们通过对高质量星形成区域 G316.75-00.00 的大型 Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) N$_2$H$^+$ 马赛克进行验证，发现其拟合质量与合成测试相似，除了在形成 O 星活跃区域外，那里可能违反高斯线轮廓或 LTE 假设。为显示该代码的通用性，我们对 NGC 3627 的 CO(J = 2-1) 观测进行了拟合，同样获得了优异的拟合质量。McFine 提供了一种完全自动化的方式来分析干涉仪观测的丰富数据集，是开源且可通过 pip 安装的。