Mr-Moose:面向异构多波长数据集的高级 SED 拟合工具
天体物理仪器与方法
2018-04-25 v1
摘要
我们发布公开版本的 MrMoose,这是一种能够在贝叶斯框架下执行多波长、多目标光谱能量分布(SED)拟合的拟合程序。该程序能处理大量不同情形,从孤立源到来自异构数据集(即一系列观测灵敏度与光谱/空间分辨率)的混合多成分源。此外,MrMoose 在拟合过程中以连续方式处理上限值,使模型在接近上限值时逐渐变得较不似然。其目标是提供一个简单易用但高度通用的拟合工具,用于在处理日益增加的源复杂性时组合多波长数据集,并具备完全可定制的滤光片/模型数据库。用户对程序的完全控制是一大优势,避免了与“黑箱”效应相关的传统问题,即参数或模型无法调节并可能导致过拟合和/或对结果的过度解释。同时,虽然需要基础的 Python 与统计学知识,该代码旨在对非专家也足够友好。我们在三个案例上演示了该程序:两个人工生成的数据集与一篇文献中的先前结果。特别地,最复杂的案例(受真实源启发,结合 Herschel、ALMA 与 VLA 数据)在河外 SED 拟合背景下,使 MrMoose 成为处理部分混合源而无需数据去卷积时尤其具吸引力的 SED 拟合工具。
引用
@article{arxiv.1804.01748,
title = {Mr-Moose: An advanced SED-fitting tool for heterogeneous multi-wavelength datasets},
author = {Guillaume Drouart and Theresa Falkendal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.01748},
year = {2018}
}