针对合成糸川模型重力梯度场的层析反演
天体物理仪器与方法
2020-04-01 v2
摘要
本文研究利用模拟重力场的梯度作为合成测量数据来重建数值小行星模型内部质量密度的方法。我们的目标是推进数学反演方法学，并为未来空间任务寻找关于分辨率、噪声和轨道选择的可行性约束。我们的模型基于小行星 Itokawa 的形状，以及近期观测与模拟研究——这些研究提示内部密度存在变化、向中心递增，且小行星可能具有精细结构。我们引入随机多分辨率扫描算法，该算法可能提供一种稳健方式来抵消与测量噪声和数值离散化相关的偏差与伪影效应。在此方案中，反演算法可在不预先固定确切分辨率的情况下重建不同尺度的细节，而随机化最小化了离散化对解的影响。我们表明所采用的方法学为减小反演解的表面偏差提供了有利途径。结果还表明，如果能从足够接近目标的距离获得稀疏测量集，低于 80 Eotvos 的噪声水平将足以探测内部空洞与高密度异常。
引用
@article{arxiv.1903.05461,
title = {Tomographic inversion of gravity gradient field for a synthetic Itokawa model},
author = {Liisa-Ida Sorsa and Mika Takala and Patrick Bambach and Jakob Deller and Esa Vilenius and Jessica Agarwal and Kieran A. Carroll and Özgür Karatekin and Sampsa Pursiainen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.05461},
year = {2020}
}
备注
13 pages, 9 figures, 5 tables, accepted to Icarus