利用机器学习识别延展暗天体微引力透镜特征

本文提出了一种基于机器学习的方法，用于探测延展暗天体（如玻色子星、轴子微团和子晕）独特的引力微透镜特征。我们采用了 MicroLIA，这是一个基于机器学习的软件包，专为应对微透镜巡天中低采样率数据带来的挑战而定制。利用真实的观测时间戳，我们的模型在模拟光变曲线上进行训练，以区分点状透镜和延展透镜产生的微透镜效应，以及其它产生星等变化的天体类别。我们表明，对于质量分布相对平坦的天体（如玻色子星），可以在 $0.8 \lesssim r/r_E\lesssim 3$ 范围内被可靠地识别。有趣的是，我们还发现，在常规观测采样率下，更尖锐的峰状结构（如 NFW 子晕）也能与点透镜明显区分开来。我们的发现显著提升了微透镜数据在揭示延展暗物质难以捉摸的本质方面的潜力。本文还提供了所使用的代码和数据集。