利用 PRIMO 重建的 M87 黑洞图像

我们基于 2017 年数据集，利用事件视界望远镜（EHT）对 M87 黑洞图像进行了新的重建。我们使用 PRIMO，这是一种基于字典学习的新算法，以高保真吸积黑洞模拟作为训练集。通过学习干涉数据空间中不同区域之间的相关性，该方法使我们即使在稀疏覆盖的情况下也能恢复高保真图像，并达到 EHT 阵列的标称分辨率。该黑洞图像包含一个细亮环，直径为 $41.5\pm0.6\,\mu$as，其相对宽度至少比先前报道的小两倍。这一改进对基于 EHT 图像测量 M87 中心黑洞的质量具有重要意义。