Noise-Net：确定反映观测不确定性的 HII 区物理性质
星系天体物理
2023-01-24 v1
摘要
恒星反馈，即年轻恒星与其诞生地之间的能量相互作用，在宇宙恒星形成史与星际介质（ISM）演化中扮演重要角色。正确解释恒星形成区的观测对于理解恒星反馈至关重要，但由于反馈过程的复杂性与观测中的简并性，这是一项非平凡任务。在近期论文中，我们引入了一种条件可逆神经网络（cINN），从 12 条光学发射线的光度预测恒星形成区的七项物理性质，作为分析简并观测的新方法。我们证明，该网络在由 WARPFIELD-Emission 预测器（WARPFIELD-EMP）生成的合成恒星形成区模型上训练后，能准确且精确地预测物理性质。本文提出 cINN 的新更新版本，在网络训练期间考虑观测不确定性。我们的新网络名为 Noise-Net，通过将发射线光度与相应不确定性同时作为网络的必要输入信息，反映不确定性对参数预测的影响。我们考察了 Noise-Net 性能随不确定性的变化，并与未在训练中学习不确定性的先前 cINN 版本比较。我们确认，在典型观测不确定性范围内 Noise-Net 优于先前网络，且即便面临大不确定性仍保持高准确度。
引用
@article{arxiv.2301.03014,
title = {Noise-Net: Determining physical properties of HII regions reflecting observational uncertainties},
author = {Da Eun Kang and Ralf S. Klessen and Victor F. Ksoll and Lynton Ardizzone and Ullrich Koethe and Simon C. O. Glover},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.03014},
year = {2023}
}
备注
22 pages, 14 figures, Accepted for publication by MNRAS on 04. January