Million Points of Light (MPoL)：一个用于射电干涉成像与推断的PyTorch库
天体物理仪器与方法
2025-02-04 v1 地球与行星天体物理
摘要
天文射电干涉仪通过将来自宇宙源、由远距离射电望远镜对同时观测到的信号进行交叉相关，产生一种称为可见度的傅里叶型测量，从而实现极高的角分辨率。Million Points of Light (MPoL) 是一个Python库，支持对干涉可见度数据集进行前馈建模，用于合成成像和参数化贝叶斯推断，该库基于可自动微分的机器学习框架PyTorch构建。神经网络组件提供了一组丰富的模块化和可组合的构建块，可用于表达潜在模型参数与观测数据之间遵循射电干涉测量方程的物理关系。工业级优化器使得利用随机梯度下降同时求解合成图像和校准参数变得简单直接。
引用
@article{arxiv.2502.00100,
title = {Million Points of Light (MPoL): a PyTorch library for radio interferometric imaging and inference},
author = {Ian Czekala and Jeff Jennings and Brianna Zawadzki and Kadri Nizam and Ryan Loomis and Megan Delamer and Kaylee de Soto and Robert Frazier and Hannah Grzybowski and Jane Huang and Mary Ogborn and Tyler Quinn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.00100},
year = {2025}
}
备注
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