关于 shapelets 在可分辨引力透镜图像建模中的应用

过去二十年中，对可分辨图像数据的透镜建模发展迅速。近来，基于像素的方法（其中源在不规则或自适应网格上重建）已变得流行。通常，源重建在贝叶斯框架内进行，并由一组合理的先验指导。我们讨论了将基于 shapelets 的方法集成到贝叶斯框架中，并量化所需的正则化。在此类方法中，源被解析地重建，使用称为 shapelets 的完备正交基函数集的子集。为计算像平面像素中的流量，将该像素拆分为两个或更多三角形（取决于局部放大率），并在源平面上对每个 shapelet 基函数进行积分。源正则化（对源施加先验）也可解析地进行。该方法将源参数数量从数千大幅减少到数百，并产生比基于像素的方法噪声小得多的后验概率分布。