简化类太阳振荡星的天震分析：主成分分析用于降维的应用

恒星功率密度谱的天震分析通常计算昂贵。分析中使用的模型可能采用数十个参数来精确描述由振荡模式和表面米粒组织引起的谱特征。许多参数常高度相关，使参数空间难以快速准确采样。然而，它们都依赖于一组更小的参数，即恒星基本性质。我们旨在利用这一点简化类太阳振荡星天震分析的模型参数空间采样过程，重点在于模式识别。利用大量既往观测，我们将主成分分析应用于样本协方差矩阵，以选择一个新的基来对模型参数采样。选取解释大部分样本方差的基向量子集，我们根据一小组潜参数重新定义模型参数先验概率密度分布。我们能够将所采样参数空间的维数降低二到三倍。准确建模恒星振荡谱所需的潜参数数目无法精确确定，但可能仅在四到六个之间。使用两个潜参数，该方法能够描述振荡谱的整体特征，而包含更多潜参数可实现相对于给定目标小频率间隔$\approx10\%$以内的频率精度。我们发现，采样低秩潜参数空间仍允许对广泛演化阶段的类太阳振荡星进行准确模式识别与参数估计。这提供了在不相应增加计算开销的情况下提升谱模型复杂度的可能。