論文の概要: Semi-parametric $\gamma$-ray modeling with Gaussian processes and variational inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10450v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 17:04:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 07:49:37.182389
• Title: Semi-parametric $\gamma$-ray modeling with Gaussian processes and variational inference
• Title（参考訳）: ガウス過程と変分推論を用いた半パラメトリック$\gamma$-rayモデリング
• Authors: Siddharth Mishra-Sharma and Kyle Cranmer
• Abstract要約: 銀河起源の不確実な拡散放出をモデル化することは、天体物理学的なガンマ線データの特徴に深刻な偏見を与える可能性がある。 ガンマ線解析のためのフレキシブルな背景および信号モデルを構築するためにガウス過程と変分推論を用いる新しい手法のクラスを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.405199445496429
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mismodeling the uncertain, diffuse emission of Galactic origin can seriously bias the characterization of astrophysical gamma-ray data, particularly in the region of the Inner Milky Way where such emission can make up over 80% of the photon counts observed at ~GeV energies. We introduce a novel class of methods that use Gaussian processes and variational inference to build flexible background and signal models for gamma-ray analyses with the goal of enabling a more robust interpretation of the make-up of the gamma-ray sky, particularly focusing on characterizing potential signals of dark matter in the Galactic Center with data from the Fermi telescope.
• Abstract（参考訳）: 銀河起源の不確実な拡散放出をモデル化することは、天体物理学的なガンマ線データの特徴を、特にその放出がGeVエネルギーで観測される光子数の80%以上を占める内天の川の領域で、深刻なバイアスを与える可能性がある。 我々はガンマ線解析のためのフレキシブルな背景モデルと信号モデルを構築するためにガウス過程と変分推論を用いる新しい手法のクラスを導入し、ガンマ線天空のより堅牢な解釈を可能にし、特にフェルミ望遠鏡のデータによる銀河系中心の暗黒物質の潜在的な信号のキャラクタリゼーションに焦点をあてる。

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