双黑洞形成计算机模型的不确定性量化
天体物理仪器与方法
2021-06-04 v1 高能天体物理现象
应用统计
统计方法学
摘要
本文引入一种基于高斯过程(GPs)的快速且可并行的方法,用于仿真通过大质量恒星对演化形成双黑洞(BBHs)的计算机模型。该应用中的两个难题是 BBH 形成条件的先验未知性与仿真数据的大规模性。我们通过提出一种结合 GP 分类器与 GP 回归模型的局部仿真器来解决它们。所得仿真器也可通过所提序贯设计准则用于规划未来计算机仿真。通过将仿真输入的不确定性经仿真器传播,我们能够在物理参数分布下获得 BBH 性质的分布。
引用
@article{arxiv.2106.01552,
title = {Uncertainty Quantification of a Computer Model for Binary Black Hole Formation},
author = {Luyao Lin and Derek Bingham and Floor Broekgaarden and Ilya Mandel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.01552},
year = {2021}
}
备注
24 pages, 11 figures