基于物理化自编码器的黑洞X射线双星快速能谱参数预测
天体物理仪器与方法
2024-04-03 v2 高能天体物理现象
摘要
黑洞X射线双星(BHBs)为研究极端引力环境及检验广义相对论提供了线索。NICER采集的X射线能谱通过能谱拟合揭示了BHBs的性质与行为特征。然而,传统能谱拟合方法速度慢,且随模型复杂度增加扩展性差。本文提出一种半监督自编码器神经网络,用于BHBs的参数预测与能谱重建,在保持相当精度的同时速度提升最高达2700倍。该方法将NICER记录的多次爆发中的能谱特征进行映射,并推广至新系统以实现高效准确的能谱拟合。该方法在BHBs能谱拟合中的有效性得到验证,并有望用于天文学与物理学的其他领域以对大型数据集进行分类。
引用
@article{arxiv.2310.17249,
title = {Rapid Spectral Parameter Prediction for Black Hole X-Ray Binaries using Physicalised Autoencoders},
author = {Ethan Tregidga and James Steiner and Cecilia Garraffo and Carter Rhea and Mayeul Aubin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.17249},
year = {2024}
}
备注
13 pages, 13 figures