利用神经网络加速的 NICER 脉冲轮廓建模推断 PSR J0740+6620 的多极磁场

我们利用 Dittmann 等人(2024)的 32 通道测光 NICER 脉冲轮廓,研究了高质量毫秒脉冲星 PSR J0740+6620 的多极表面磁场结构。基于 Olmschenk 等人(2025)的神经网络替代框架,我们将发射区域建模为偏移偶极子加轴对称四极子静态真空场的开放磁力线足点,而非预设的几何热点。我们将恒星质量、半径、观测者倾角和热点温度比固定为 Dittmann 等人(2024)的最大似然值,并探索由此产生的 11 维磁场空间。为使计算可行,我们在 $5.12\times10^7$ 条合成测光光变曲线上训练卷积神经网络替代模型,并在 4000 个 CPU 核心上进行并行集成马尔可夫链蒙特卡洛计算,将似然评估速度提高了 $\gtrsim 400$ 倍。我们针对两个校准的温度权重方案 Tw=1.31 和 Tw=1.41 进行独立推断,该权重编码了与热点温度差相关的相对测光权重。后验分布、后验预测光变曲线和最大似然值非常相似,表明对该选择不敏感。偏移模型再现了观测到的双峰轮廓,并产生宽泛的多峰后验分布,这既反映了背景主导的数据,也反映了多极参数化的简并性。热点密度图显示,脉冲相位约束了发射的大致方位角位置,而纬度、表面范围和形态仍受弱约束。在采用的场基组中,限制零偏移的模型不受青睐。这项工作将神经网络加速的磁场推断扩展到 PSR J0740+6620,并推动了未来能量依赖、无力以及 X 射线/γ 射线联合扩展的研究。