类星体吸收模型的非唯一性及其对精细结构常数测量的影响

类星体吸收系统的高分辨率光谱为早期宇宙中基本常数的时间或空间变化提供了最佳约束。一个此前从未被量化的系统性问题涉及模型非唯一性。吸收结构通常很复杂，包含许多重叠谱线。这一特征意味着任何给定系统都可以被许多略有不同的模型同等好地拟合，而每个模型具有不同的精细结构常数 α 值。我们使用 AI 蒙特卡洛建模来量化非唯一性。本文报道了大规模超级计算，揭示了指导未来分析的新系统性效应：（i）虽然更高的信噪比和改进的光谱分辨率能给出更小的 α 统计不确定度，但模型非唯一性增加了显著的额外不确定度。（ii）非唯一性依赖于所采用的谱线展宽机制。我们表明，使用湍流展宽对光谱数据建模会导致大得多的非唯一性，因此不应再这样做。相反，对于变化 α 的研究，使用更具物理合理性的复合展宽十分重要。（iii）我们详细研究了两个吸收系统。由此推广需要谨慎。然而，若非唯一性存在于所有或大多数类星体吸收系统中，那么试图确定基本常数的时空变化是否存在，似乎不可避免地最好采用统计样本方法来处理。